在Raspberry Pi上安裝TensorFlow
在Raspberry Pi上安裝TensorFlow曾經(jīng)是一項令人沮喪的任務(wù)。但是,隨著Raspberry Pi正式支持更新版本的Google TensorFlow,您只需要幾個命令即可安裝它。
首先,通過輸入以下內(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,通過在終端中鍵入以下命令來安裝Google TensorFlow:
sudo apt install libatlas-base-dev
pip3 install tensorflow
測試TensorFlow
讓我們仔細(xì)檢查安裝。要檢查TensorFlow是否已安裝,請嘗試通過鍵入
Python3 導(dǎo)入TensorFlow
然后
import tensorflow
如果您使用的是更大的Python版本,可能會引發(fā)錯誤比3.4。只需忽略此錯誤 - 一切都會正常工作。
要檢查您擁有的TensorFlow版本,請鍵入以下命令:
Tensorflow.__version__
Hello World示例
讓我們編寫一個由Google提供的簡單代碼,用于測試將打印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。
如果您運行的是Python 3.5,您將收到幾個運行時警告。官方TensorFlow教程承認(rèn)會發(fā)生這種情況,建議您忽略它。
安裝圖像分類器
首先,創(chuàng)建一個保存TensorFlow模型的新目錄。
mkdir tensorflow
cd tensorflow
現(xiàn)在,在這個新目錄中克隆TensorFlow模型庫。
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)在運行腳本。它會將“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)反過來猜測這個圖像包含的分?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),看看它是否可以識別圖像中的對象。
我將一張狗的圖像放入我們正在使用的同一個文件夾中。現(xiàn)在我將運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:
正如您所看到的,它認(rèn)識到此圖像的概率最高的是哈巴狗。
-
tensorflow
+關(guān)注
關(guān)注
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