在Raspberry Pi上安裝TensorFlow

在Raspberry Pi上安裝TensorFlow曾經是一項令人沮喪的任務。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

讓我們仔細檢查安裝。要檢查TensorFlow是否已安裝，請嘗試通過鍵入

Python3 導入TensorFlow

然后

import tensorflow

如果您使用的是更大的Python版本，可能會引發錯誤比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教程承認會發生這種情況，建議您忽略它。

安裝圖像分類器

首先，創建一個保存TensorFlow模型的新目錄。

mkdir tensorflow

cd tensorflow

現在，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，因此導航到該文件夾：

cd models/tutorials/image/imagenet

現在運行腳本。它會將“熊貓”的標準圖像提供給神經網絡，而神經網絡反過來猜測這個圖像包含的分數。

python3 classify_image.py

讓我們將自己的圖像提供給神經網絡，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。現在我將運行該腳本以查看它的結果。

python3 classify_image.py –image_file=dog.jpg

它提供以下內容猜測：

正如您所看到的，它認識到此圖像的概率最高的是哈巴狗。