经过了历时两天的调试,排除无数bug,经过千难万险,终于在自己的树莓派上安装了深度学习框架tensorflow并成功识别了一批图片。比如下面这个,人工智能认为它百分之九十是条萨摩耶狗。
下面是在树莓派上安装tensorflow的详细教程,亲测有效:
sudo apt-getupdate
sudo apt-getinstall python-pip python-dev
wgethttps://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.1.0/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
sudo pip install tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
sudopip uninstall mock
sudopip install mock
在自己的笔记本电脑上下载这个文件
https://pan.baidu.com/s/1Idub4dwi4rJqv7GWRK3zrQ
这个压缩包的名字叫做models
在自己的笔记本电脑上把这个压缩包发到自己的qq邮箱
在树莓派的远程桌面上打开浏览器,输入mail.qq.com 下载刚刚的models压缩包
解压models压缩包,得到models文件夹
在树莓派命令行界面输入如下命令:
sudo cp -r /home/pi/Downloads/models* /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow
打开树莓派的远程桌面界面 在这个目录/home/pi创建tensorflow-related文件夹,把熊猫图片放到这个新建的文件夹里
打开命令行界面
cd /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/models/tutorials/image/imagenet
python3.4 classify_image.py --model_dir /home/pi/tensorflow-related/model --image_file /home/pi/tensorflow-related/panda.jpg
如果开始安装图像识别库
inception-2015-12-05,就说明成功了,稍等一会儿就可以
出现这个页面,说明熊猫图片识别成功,人工智能认为这张图片是熊猫的概率为89.107%
如果想识别其它图片,需要把图片先放到树莓派的tensorflow-related文件夹中,然后重新输入刚刚那条python 3.4开头的命令,只要把命令最后的图片名字改成你要识别的图片就可以了
如果安装和使用过程中出现bug,一定要仔细检查代码里的文件目录地址、图片名字、文件名字。
这次安装Tensorflow对我触动很大,网上虽然有很多教你怎么在树莓派上安装tensorflow的教程,但是感觉那些教程的编撰者大神都是在显摆技术,并没有设身处地为初学者、零基础者在每一个步骤着想。在大神看来,“用命令行实现获取root权限后的文件夹复制”只需要一行代码,很容易,所以不用写到教程里。但我为了跨过这道坎整整研究了两个小时。树莓派本身很有趣,但作为一个发行起初就是为了让孩子们学习编程而设计的工具,它的入门门槛太高了。任何一个中途的bug、昂贵的外设都足以让最好奇的小创客带着沮丧退出学习。我想到两年前我买第一块树莓派的时候,我带着满心的好奇和热情开箱配置,但连上屏幕之后死活不显示画面,我带着极大的不甘心和沮丧退出了树莓派的学习,直到现在我入门之后,才发现树莓派根本没有必要配键盘鼠标屏幕,完全可以通过远程桌面用笔记本电脑甚至手机远程桌面控制。所以,我从今天立志,要做一个为零基础者、完全初学者、小学三年级学生、完全不懂编程的文科生开设的树莓派课程,用“讲人话”的方式普及操作系统、网络、人工智能、大数据、区块链、物联网、编程知识。从最简单的案例开始,从裸机开始,带他们登堂入室,享受创客的快乐。
你只需要树莓派主板、外壳、电源、TF卡、TF卡读卡器即可(总共不到二百六十元,后期还可能需要几十元的摄像头),完全不需要显示屏、键盘鼠标。
以下会是未来树莓派课程的一些案例:
让树莓派连上wifi、获取树莓派IP地址、用笔记本电脑在世界上任何地方远程控制树莓派、按中国设置配置树莓派、做路由器、收音机、广播电台、人脸识别、图像处理、Linux操作系统、python编程语言、做网络服务器、远程视频监控并推送到直播网站、机顶盒、做虚拟货币挖矿机原理讲解、搭载各种传感器、内网穿透、私有云服务器、温度监控、网速监控。
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