ラズパイ3でAIライブラリの導入

インターフェース1月号 から3回の連載記事

  • 新連載 ラズパイではじめる人気AIライブラリTensorFlow

に従ってAIライブラリのTessorFlowを導入してみる。

記事ではRaspbian Jessie Lite 2017-07-09 (Kernel Version 4.9)だが、
https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/
でダウンロード出来るのは、

Raspbian Stretch Lite
Minimal image based on Debian Stretch
Version: March 2018
Release date: 2018-03-13
Kernel version: 4.9

なので、このバージョンでインストールする事にする。


によると、以下の記述が有るので参考にして対策しておく。

  • Raspbian Stretchをインストールする場合の注意事項

「Raspbian Stretch、Raspi-configのセットアップ、Localisationのキーボード設定で、GUIの画面が出てこなくてハマります。対処法がフォーラムにありました。また、何故か日本語フォントがデフォルトでインストールされなくなってしまったので、日本語フォントをインストールしておかないと、日本語設定すると文字化けします(四角だらけの悪夢が再び…)。なので対策を実行していきます。」

具体的には、インストール後の最初のログイン後に

 $ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
$ sudo apt-get install fonts-vlgothic

を実行してみます。

しかし、これらの設定を行うにはネットワークに接続する必要が有るが、無線LANで接続したいので、上記は

$ sudo raspi-config

の設定を一通り終えてから行う事にしました。

Wifiがつながっているかどうかは、

の記事の以下の部分で確認出来る。

ーーー

ネットワーク接続を以下のpingコマンドで確認

$ ping 8.8.8.8

以下のように反応返ってこればネットワーク設定はOK。ちなみに8.8.8.8はgoogleのIPアドレスです。

PING 8.8.8.8 (8.8.8.8): 56 data bytes
64 bytes from 8.8.8.8: icmp_seq=0 ttl=55 time=11.778 ms

ーーーー

準備段階は全てうまくいったのだが、tensorflowをインストールしようとしたらサポートされていないというメッセージが…。残念。

pi@raspberrypi:~ $ sudo pip3 install tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl
tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl is not a supported wheel on this platform.

仕方が無いので、一旦、ここまでの分をimgファイルに保存しておいて、Jessie Liteで再挑戦する事にします。

Jessie Lite ではtensorflowを問題無くインストール出来た

動作確認は、

https://www.tensorflow.org/install/install_linux#ValidateYourInstallation

の中ほどの以下の内容で実施しました。

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短いTensorFlowプログラムを実行する

あなたのシェルから次のようにpythonを呼び出します:

$ python

Pythonインタラクティブシェルの中に以下の短いプログラムを入力してください:

# Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

システムから次の情報が出力された場合は、TensorFlowプログラムの作成を開始する準備が整いました。

こんにちは、TensorFlow!

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を試してみましたが、インストール環境が異なる事と、Piカメラ前提みたいなので動きませんでした。

 

誰でもできるtensorflowを使ったサンプル画像認識

は、RaspberryPi用ではないみたいでこれも動かない。

Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識(Keras with TensorFlow・Open CV)

を試してみるが、途中、行き詰まったので次も試してみる。

TensorFlow on Raspberrry Pi3

 

 

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