人工智能大火，自然大家都会想要在树莓派上跑个模型折腾折腾。在树莓派上有跑TF的，有跑CAFFE的，自然少不了dlib，想到dlib性能比较好，我也想在树莓派上试试dlib,但是网上查了半天，发下树莓派上跑dlib的，基本都是靠在树莓派上直接编译dlib源码生成的库来弄，而dlib编译又需要很多的内存，树莓派的1G内存有显得很紧张，所以网上的方法基本都是增加swap区，把tf卡上的空间用来和内存交换，这么做效率低不说，还很伤tf卡，所以我决定另辟蹊径，用交叉编译的方法去解决，从此跳入了一个大坑。
首先交叉编译需要环境，这个好办，树莓派的交叉编译环境还是很成熟的，github上有工具仓库，https://github.com/raspberrypi/tools/，不过windows上的交叉编译以失败告终，试过mingw, cygwin，都没成功，还折腾了很久很久，只能转向用linux交叉编译，毕竟平台相似，坑少些。于是我转向采用我的centos 7的机器交叉编译。
主要参考的是这篇：https://stackoverflow.com/questions/19162072/how-to-install-the-raspberry-pi-cross-compiler-on-my-linux-host-machine
先弄清交叉编译的原理，因为我的centos是x86的架构，而树莓派是arm的，所以不通过交叉编译，在其中一个平台上编译的程序显然无法在另一个平台上运行，毕竟指令集都不一样，即使操作系统一样，那只代表操作系统的线程管理、内存管理、文件系统等一样，但是程序执行还依赖硬件环境。所以交叉编译就是使用专用的编译器，在主机平台（centos）上编译目标平台（raspberry pi）上的程序，这里专用编译器就是https://github.com/raspberrypi/tools/里的GCC，经过改造，使得该GCC能在特定主机平台运行，并能够编译出在目标平台上运行的程序。所以交叉编译第一步就是是的编译的命令能通过交叉编译工具里的GCC去执行。
对了，前述参考链接里有说到，需要先安装的软件
apt-get i