Instaliranje softvera za strojno učenje tensorflow na Raspberry Pi

Strojno učenje i umjetna inteligencija danas su u trendu teme i možemo vidjeti njihovo sve veće sudjelovanje u pokretanju svakog novog elektroničkog uređaja. Gotovo svaka primjena inženjerstva računalnih znanosti koristi Strojno učenje za analizu i predviđanje budućih rezultata. Na tržištu se već pojavljuju mnogi uređaji koji koriste snagu Strojnog učenja i umjetne inteligencije, poput kamere Smartphonea, pomoću značajki omogućenih inteligencijom za otkrivanje lica i prepoznavanje očite starosti od otkrivanja lica.

Ne čudi da je Google jedan od pionira ove tehnologije. Google je već izradio mnoge ML i AI okvire koje možemo lako implementirati u naše aplikacije. TensorFlow je jedna od dobro poznatih Googleovih biblioteka otvorenog koda Neural Network koja se koristi u programima strojnog učenja poput klasifikacije slika, detekcije objekata itd.

Sljedećih godina vidjet ćemo više upotrebe AI u našem svakodnevnom životu i AI će moći rješavati vaše svakodnevne zadatke poput naručivanja namirnica putem interneta, vožnje automobila, upravljanja kućnim aparatima itd. Pa, zašto smo ostavili da eksploatiraju neki stroj algoritmi na prijenosnim uređajima poput Raspberry Pi.

U ovom uputstvu naučit ćemo kako instalirati TensorFlow na Raspberry Pi i prikazat ćemo neke primjere s jednostavnom klasifikacijom slika na unaprijed osposobljenoj neuronskoj mreži. Prije smo koristili Raspberry Pi za druge zadatke obrade slika kao što su optičko prepoznavanje znakova, prepoznavanje lica, otkrivanje pločice itd.

Zahtjevi

1. Raspberry Pi s instaliranim Raspbian OS-om (SD kartica najmanje 16 GB)
2. Radna internetska veza

Ovdje ćemo koristiti SSH za pristup Raspberry Pi na prijenosnom računalu. Na prijenosnom računalu možete koristiti vezu VNC ili udaljenu radnu površinu ili možete povezati svoj Raspberry pi s monitorom. Saznajte više o postavljanju Raspberry Pi-a bez glave ovdje bez monitora.

Raspberry pi, kao prijenosni uređaj koji troši manje energije, koristi se u mnogim aplikacijama za obradu slika u stvarnom vremenu poput prepoznavanja lica, praćenja predmeta, kućnog sigurnosnog sustava, nadzorne kamere itd. Bilo kojim korištenjem bilo kojeg softvera Computer Vision poput OpenCV-a s Raspberry Pi, može se izgraditi puno moćnih aplikacija za obradu slika.

U prošlosti je instaliranje TensorFlowa bilo prilično težak posao, ali nedavni doprinos programera ML i AI to je učinilo vrlo jednostavnim, a sada se može instalirati samo pomoću nekoliko naredbi. Ako znate neke osnove strojnog učenja i dubokog učenja, bilo bi vam korisno znati što se događa unutar neuronske mreže. Ali čak i ako ste novi u domeni Strojnog učenja, neće biti problema, i dalje možete nastaviti s udžbenikom i koristiti neke primjere programa da biste ga naučili.

Instaliranje TensorFlow-a u Raspberry Pi

Ispod su koraci za instaliranje TensorFlow-a u Raspberry pi:

1. korak: Prije instaliranja TensorFlow-a u Raspberry Pi, prvo ažurirajte i nadogradite OS Raspbian pomoću sljedećih naredbi

sudo apt-get ažuriranje sudo apt-get nadogradnja

Korak 2: Zatim instalirajte biblioteku Atlas da biste dobili podršku za Numpy i druge ovisnosti.

sudo apt instalirati libatlas-base-dev

Korak 3: Kada je to završeno, instalirajte TensorFlow putem pip3 koristeći donju naredbu

pip3 instaliraj tensorflow

Trebat će malo da instalirate TensorFlow, ako se suočite s pogreškom tijekom instalacije, samo pokušajte pomoću gornje naredbe.

4. korak: Nakon uspješne instalacije TensorFlowa, provjerit ćemo je li pravilno instaliran pomoću malog programa Hello world . Da biste to učinili, otvorite nano uređivač teksta pomoću naredbe ispod:

sudo nano tfcheck.py

I Copy-paste ispod redaka u nano terminalu i spremite ga koristeći ctrl + x i pritisnite enter.

uvoz tensorflow kao tf hello = tf.constant ('Pozdrav, TensorFlow!') sess = tf.Session () print (sess.run (hello))

Korak 5: Sada pokrenite ovu skriptu u terminalu pomoću naredbe ispod

python3 tfcheck.py

Ako su svi paketi ispravno instalirani, vidjet ćete Hello Tensorflow! poruka u zadnjem retku kao što je prikazano dolje, zanemarite sva upozorenja.

To dobro funkcionira, a sada ćemo učiniti nešto zanimljivo pomoću TensorFlow-a i za ovaj projekt ne morate imati nikakvo znanje o strojnom učenju i dubokom učenju. Ovdje se slika ubacuje u unaprijed izrađeni model i TensorFlow će je prepoznati. TensorFlow će dati najbližu vjerojatnost onoga što je na slici.

Instaliranje klasifikatora slika na Raspberry Pi za prepoznavanje slika

Korak 1: - Napravite direktorij i dođite do njega pomoću naredbi u nastavku.

mkdir tf cd tf

Korak 2: - Sada preuzmite modele koji su dostupni na TensorFlow GIT spremištu. Klonirajte spremište u tf direktorij pomoću naredbe ispod

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

Instalacija će potrajati, a velike je veličine pa pripazite da imate dovoljno podatkovnog paketa.

Korak 3: - Koristit ćemo primjer klasifikacije slika koji se može naći u modelima / tutorialima / image / imagenet-u. Dođite do ove mape pomoću naredbe u nastavku

cd modeli / tutoriali / image / imagenet

Korak 4: - Sada unesite sliku u unaprijed izgrađenu neuronsku mrežu pomoću naredbe ispod.

python3 Classify_image.py --image_file = / home / pi / image_file_name

Zamijenite image_file_name slikom koju morate uvesti i pritisnite Enter.

Ispod je nekoliko primjera otkrivanja i prepoznavanja slika pomoću TensorFlowa.

Nije loše! neuronska mreža klasificirala je sliku kao egipatsku mačku s visokim stupnjem sigurnosti u usporedbi s ostalim opcijama.

U svim gornjim primjerima rezultati su prilično dobri i TensorFlow može lako klasificirati slike s bliskom sigurnošću. Ovo možete isprobati pomoću prilagođenih slika.

Ako imate neko znanje o strojnom učenju, ono može izvršiti otkrivanje objekata na ovoj platformi pomoću nekih knjižnica.

/>