帮我写一份用百度板卡edge board 进行深度学习在白色赛道上循迹的代码

好的，我很乐意帮助你写一份使用百度AI开发板（Edge Board）进行深度学习的代码。

首先，我们需要确保你已经正确安装了Edge Board的开发环境，包括相关的软件和驱动程序。你可以在百度AI官网上找到详细的安装说明和文档。

接下来，我们需要选择一个适当的深度学习框架来实现我们的代码。在这里，我将使用TensorFlow框架，因为它是一种广泛使用的框架，易于使用和学习。

在安装好TensorFlow之后，我们可以开始编写代码了。以下是一份简单的代码示例，用于在白色赛道上进行自动驾驶：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import time

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model')

while True:
    ret, frame = cap.read()
    frame = cv2.resize(frame, (320, 240))
    # 将图像转换为模型所需的格式
    input_image = np.expand_dims(frame, axis=0)
    input_image = input_image.astype(np.float32) / 255.0
    
    # 使用模型进行预测
    start_time = time.time()
    prediction = model.predict(input_image)
    end_time = time.time()
    
    # 将预测结果转换为方向控制指令
    command = np.argmax(prediction)
    if command == 0:
        print('向左转')
    elif command == 1:
        print('直行')
    elif command == 2:
        print('向右转')
        
    # 显示预测结果和运行时间
    cv2.imshow('frame', frame)
    print('预测结果：', prediction)
    print('运行时间：', end_time - start_time)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这份代码使用了OpenCV库来捕获摄像头的图像，并使用TensorFlow框架加载了预先训练好的模型。然后，它对每一帧图像进行预测，并将预测结果转换为方向控制指令。最后，它在屏幕上显示了预测结果和运行时间。

请注意，这只是一个简单的代码示例，你可能需要根据你的具体应用场景进行修改和优化。同时，你还需要确保你的Edge Board拥有足够的计算资源和存储空间来运行这份代码。