2017年2月9日木曜日

Installation of TensorFlow on Raspberry 3

更新170604
最新バージョンは、1.2.0

いよいよ、TensorflowをRaspberry Pi3上でベンチマーク
Raspberry Pi3を、AIマシンに(^^)/
pythonは、Version3利用を前提です。

1.準備

Raspberry Pi3は、新しい物を使うので、raspi-configで設定、reboot直後の状態から。

ソフトウェアのアップデート

sudo apt-get -y dist-upgrade
sudo rpi-update
reboot

必要なソフトのインストール

sudo apt-get install build-essential libncursesw5-dev libgdbm-dev libc6-dev zlib1g-dev libsqlite3-dev tk-dev libssl-dev openssl libbz2-dev libreadline-dev

TenseorFlowのダウンロードとインストール

$ wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v0.12.1/tensorflow-0.12.1-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl
$ sudo pip3 install tensorflow-0.12.1-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl

TensorFlowのテスト

テストのpythonコードはこちら

# hello-tf.py
import tensorflow as tf
import multiprocessing as mp

core_num = mp.cpu_count()
config = tf.ConfigProto(
    inter_op_parallelism_threads=core_num,
    intra_op_parallelism_threads=core_num )
sess = tf.Session(config=config)

hello = tf.constant('hello, tensorflow!')
result = sess.run(hello)
print (result)

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
result1 = sess.run(a+b)
print (result1)


Kerasのインストールと環境設定

kerasとは、高水準のニューラルネットワークライブラリー

sudo pip3 install keras

mkdir ~/.keras
vi .keras/keras.json

cat .keras/keras.json
{
    "image_dim_ordering": "tf",
    "epsilon": 1e-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "tensorflow"
}

無事にimportできればOK
python3
>>> import keras

さらに追加

sudo apt-get install python3-numpy
sudo apt-get install python3-scipy
sudo apt-get install python3-pandas
sudo apt-get install python3-h5py

OpenCVのインストール

これは、この投稿を参照して下さい。
contribも忘れずに(^^)
http://robot009.blogspot.jp/2017/01/installation-opencv-32-on-raspberry-pi-3.html

これで、準備完了!!

Peace!!

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