現在ARM用のTensorFlowは公式配布されていないので、有志によるRasPi用TensorFlowプロジェクトのものをつかってインストールします。
環境
項目 | |
---|---|
端末 | Raspberry Pi 3 |
OS | Raspbian Jessie With PIXEL (Kernel 4.4) |
OS標準でPython2とPython3が入ってますが今後の事も考えてとりあえず3でいきます。
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は、インストール後のmodule関連エラーが絶えないライブラリとして個人的に有名です。
RasPi版TensorFlowも、mockというライブラリの関係でimportに失敗するとのことなので、予め一旦アンインストールしたのちインストールします。
$ sudo pip3 uninstall mock $ sudo pip3 install mock
これにて準備完了です。
MNISTモデルの学習と実行
MNISTのコードに関しては、TensorFlowの公式チュートリアルに則って作成しました。
MNIST For ML Beginners - Tensorflow Tutorials
実行した結果、このようになりました。
$ python3 mnist.py Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz 100 times accuracy: 40.7499998808 % 200 times accuracy: 89.4800007343 % 300 times accuracy: 90.3100013733 % 400 times accuracy: 90.7400012016 % 500 times accuracy: 90.3699994087 % 600 times accuracy: 91.2500023842 % 700 times accuracy: 91.5000021458 % 800 times accuracy: 91.6199982166 % 900 times accuracy: 91.7599976063 % 1000 times accuracy: 91.6599988937 %
RasPiでもTFが動く…感動。
MNISTモデル程度の簡単なタスクなら思ったより時間はかかりませんでした。ただ、CIFAR-10等のカラー画像等になってくるとちょっと怪しいかもしれません。
いずれにせよ、カメラを使ったいろいろなことや、RNNを用いた自動対話Botなんてのもこれで作れちゃいますね。
創作の幅が広がってよきかなよきかな。