メモとしてバージョン 1.4.0 は、下記にrelease がある
この投稿のやり方ではない
https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases
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-upgradesudo 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-devTenseorFlow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-numpysudo 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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