Python版本需要3.7及以上。
安装Python依赖包和系统的OpenCV库
pip3 install -r requirements.txt
sudo apt update
sudo apt install python3-opencv用如下命令安装Python依赖包，除torch和torchvision外都会安装成功。
cat requirements.txt | sed -e '/^\s*#.*$/d' -e '/^\s*$/d' | xargs -n 1 pip install下载安装torch和torchvision的wheel
wget https://github.com/zsnjuts/pytorch-armv7l/archive/refs/tags/v1.0.zip
unzip v1.0.zip
pip3 install pytorch-armv7l-1.0/torch-1.7.0a0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
pip3 install pytorch-armv7l-1.0/torchvision-0.8.0a0+45f960c-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
rm -rf pytorch-armv7l-1.0/ v1.0.zip安装系统的依赖库
sudo apt update
sudo apt install libatlas-base-dev libopenblas-dev python3-opencv python3-numpy python3-scipy要确保如下的设备访问路径可行，即client可以通过特定的IP端口号访问到相应的server。
| 设备(client) | 要访问的设备(server) |
|---|---|
| Master | 所有Worker，Trainer |
| Worker i | Worker i+1 |
虽然Worker也会作为client请求Master，但是系统内部通过grpc的流式回复实现了这一功能，所以无需配置。
使用 cgroup 和 tc 对指定进程进行限速。基本原理就是，tc对指定cgroup的所有进程限制总带宽为一个特定值。这里我们只需要对一个进程限速，所以cgroup中只会有一个进程。
tc系统自带，只需安装cgroup工具，以便使用cgexec命令。
sudo apt install cgroup-tools对网卡wlan0创建带宽上限为1MB/s的cgroup命令如下：
# 在net_cls下创建名为mylim的cgroup
cd /sys/fs/cgroup/net_cls/
sudo su
mkdir mylim
cd mylim/
echo 0x10010 > net_cls.classid
# 创建对于wlan0网卡的root规则，qdisc编号为1
tc qdisc add dev wlan0 root handle 1: htb
# 添加过滤器，使用cgroup号作为class
tc filter add dev wlan0 parent 1: handle 1: cgroup
# 添加class，cgroup号为1:10的进程网速限制为1MB/s
tc class add dev wlan0 parent 1: classid 1:10 htb rate 1mbps上述命令已封装在tool/set_net_lim.sh里，使用方法：
bash tool/set_net_lim.sh <带宽上限, 单位MB/s>如bash tool/set_net_lim.sh 4表示创建一个名为mylim的cgroup，这个cgroup下面的进程带宽上限为4MB/s.
cgroup配置关机以后会失效。
因为树莓派经常开关机，所以可以把上述的cgroup配置脚本配置到开机启动项中。
以带宽上限为4MB/s为例，在/etc/rc.local文件的exit 0前添加如下代码，相应的log文件会记录配置后的所有tc class。
bash /home/pi/cnn-video/tool/set_net_lim.sh 4 > /home/pi/cnn-video/tool/set_net_lim.log查看设备wlan0上已有的规则（输出的Mbit表示Mbit/s，除以8为MB/s）
tc class ls dev wlan0修改规则中的限速为4MB/s（把上面添加命令中的add改成change，1mbps改成4mbps）
sudo tc class change dev wlan0 parent 1: classid 1:10 htb rate 4mbps以启动worker0为例，命令如下（即lim_net_start.sh）
sudo -E PATH=$PATH PYTHONPATH=$(python -c "import sys; print(':'.join(sys.path))") cgexec -g net_cls:mylim /usr/bin/python3.7 main.py worker -i 0cgexec -g net_cls:mylim 指定后面的命令启动的进程运行在net_cls下的mylim这个cgroup中
cgexec需要sudo权限，但是因为Python的包都是安装在当前用户下而不是系统安装，所以root用户目录下运行python会找不到很多包。所以这里要设置PATH和PYTHONPATH（就是sys.path）告诉解释器从哪里加载包。此外，sudo的E选项表示运行后面命令时保留当前的环境变量。
同样使用cgroup进行限制。比如限制mylim下的进程CPU占用率为40%，即只能使用一个核的40%（8个核总共可以用800%），使用如下代码
cd /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct
sudo mkdir mylim
cd mylim
# quota为时间周期长度内能使用的CPU时间，单位微秒(us)
echo 100000 > cpu.cfs_quota_us
# period为时间周期长度，单位微秒(us)
echo 250000 > cpu.cfs_period_us类似地，在该cgroup中启动，命令如下（即lim_cpu_start.sh）
sudo -E PATH="$PATH" PYTHONPATH=$(python -c "import sys; print(':'.join(sys.path))") cgexec -g cpu,cpuacct:mylim /usr/bin/python3 main.py "$@"网络就绪后，就可以运行实验了。
首先在rpc目录下运行脚本msg_compile.cmd，生成grpc文件。
然后在config.yml中填写相关配置。
启动Trainer
python3 main.py trainer如果不限速直接启动各个Worker，如Worker0：
python3 main.py worker -i 0如果已经按照之前所述的方法配置了cgroup和tc规则，并且要限制Worker0的出站速度，则通过lim_start.sh进行启动，命令如下：
/bin/bash lim_start.sh worker -i 0最后启动Master（注意Master要在Worker和Trainer之后启动）
python3 main.py master类似地，要限速的话，命令是：
/bin/bash lim_start.sh master小tip：如果想把执行lim_start.sh配置到PyCharm的Run/Debug Configuration中的话，可以添加一个SSH的Python解释器，但是这个Python解释器的路径设置成/bin/bash。其他的都和远程执行Python脚本一样。