在Raspberry Pi上安裝TensorFlow

在Raspberry Pi上安裝TensorFlow曾經(jīng)是一項(xiàng)令人沮喪的任務(wù)。但是，隨著Raspberry Pi正式支持更新版本的Google TensorFlow，您只需要幾個(gè)命令即可安裝它。

首先，通過(guò)輸入以下內(nèi)容確保您的Raspberry Pi是最新的命令。這些命令將Raspberry Pi上已安裝的軟件包更新為最新版本。

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

在Raspberry Pi最新的情況下，通過(guò)在終端中鍵入以下命令來(lái)安裝Google TensorFlow：

sudo apt install libatlas-base-dev

pip3 install tensorflow

測(cè)試TensorFlow

讓我們仔細(xì)檢查安裝。要檢查TensorFlow是否已安裝，請(qǐng)嘗試通過(guò)鍵入

Python3 導(dǎo)入TensorFlow

然后

import tensorflow

如果您使用的是更大的Python版本，可能會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤比3.4。只需忽略此錯(cuò)誤 - 一切都會(huì)正常工作。

要檢查您擁有的TensorFlow版本，請(qǐng)鍵入以下命令：

Tensorflow.__version__

Hello World示例

讓我們編寫(xiě)一個(gè)由Google提供的簡(jiǎn)單代碼，用于測(cè)試將打印hello world的TensorFlow。

import tensorflow as tf

hello = tf.constant（‘Hello， TensorFlow！’）

sess = tf.Session（）

print（sess.run（hello））

您應(yīng)該看到“Hello，TensorFlow”已打印。

如果您運(yùn)行的是Python 3.5，您將收到幾個(gè)運(yùn)行時(shí)警告。官方TensorFlow教程承認(rèn)會(huì)發(fā)生這種情況，建議您忽略它。

安裝圖像分類器

首先，創(chuàng)建一個(gè)保存TensorFlow模型的新目錄。

mkdir tensorflow

cd tensorflow

現(xiàn)在，在這個(gè)新目錄中克隆TensorFlow模型庫(kù)。

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

我們將使用圖像模型附帶的分類示例，因此導(dǎo)航到該文件夾：

cd models/tutorials/image/imagenet

現(xiàn)在運(yùn)行腳本。它會(huì)將“熊貓”的標(biāo)準(zhǔn)圖像提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反過(guò)來(lái)猜測(cè)這個(gè)圖像包含的分?jǐn)?shù)。

python3 classify_image.py

讓我們將自己的圖像提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，看看它是否可以識(shí)別圖像中的對(duì)象。

我將一張狗的圖像放入我們正在使用的同一個(gè)文件夾中?，F(xiàn)在我將運(yùn)行該腳本以查看它的結(jié)果。

python3 classify_image.py –image_file=dog.jpg

它提供以下內(nèi)容猜測(cè)：

正如您所看到的，它認(rèn)識(shí)到此圖像的概率最高的是哈巴狗。