開始使用tensorflow和raspberry pi進行影象識別
TensorFlow是谷歌的神經網絡庫。鑑於機器學習是目前最熱門的事情，谷歌在這項新技術中處於領先地位也不足為奇。
在本文中，您將學習如何在Raspberry Pi上安裝TensorFlow，並在預先訓練的神經網絡上運行簡單的圖像分類。
入門
要開始使用圖像識別，您需要一個Raspberry Pi（任何型號都可以）和一個帶有Raspbian Stretch（9.0+）操作系統的SD卡（如果您是Raspberry Pi的新手，請使用我們的安裝指南）。
啟動Pi並打開終端窗口。確保Pi是最新的，並檢查Python版本。
sudo apt-get updatepython --versionpython3 --version在本教程中，您可以同時使用python2.7或python3.4+。這個例子是針對python3的。對於Python2.7，在本教程中用Python替換Python3，用pip替換pip3。
Pip是Python的包管理器，通常作為標準安裝在Linux發行版上。
如果您發現沒有，請按照本文中的install for Linux說明進行安裝。
安裝tensorflow
安裝TensorFlow過去是一個非常令人沮喪的過程，但是最近的更新使它變得非常簡單。雖然您可以在沒有任何先前知識的情況下遵循本教程，但在嘗試之前，可能需要了解機器學習的基本知識。
在安裝TensorFlow之前，請先安裝Atlas庫。
sudo apt install libatlas-base-dev完成後，通過pip3安裝TensorFlow
pip3 install --user tensorflow這將為登錄用戶安裝TensorFlow。如果您喜歡使用虛擬環境，請在此處修改代碼以反映這一點。
測試張量流
一旦安裝好，您就可以測試它是否與TensorFlow相當於一個Hello，world！
從命令行使用nano或vim創建一個新的Python腳本（如果您不確定要使用哪一個，它們都有優點），並將其命名為易於記住的名稱。
sudo nano tftest.py輸入此代碼，由Google提供，用於測試TensorFlow：
import tensorflow as tfhello = tf.c***tant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))如果您使用的是nano，請按Ctrl+X退出，並在提示時鍵入Y保存文件。
從終端運行代碼：
python3 tftest.py你應該看到“你好，TensorFlow”打印出來。
如果您運行的是python3.5，則會收到幾個運行時警告。官方的TensorFlow教程承認會發生這種情況，建議您忽略它。
真管用！現在做一些有趣的關於張量流的事情。
安裝圖像分類器
在終端中，在主目錄中為項目創建一個目錄並導航到其中。
mkdir tf1cd tf1TensorFlow有一個git存儲庫，其中有一些示例模型可供嘗試。將存儲庫克隆到新目錄：
git clone https://github.com/tensorflow/models.git您希望使用圖像分類示例，可以在模型/教程/圖像/imagenet中找到。立即導航到該文件夾：
cd models/tutorials/image/imagenet標準圖像分類腳本與提供的熊貓圖像一起運行：
要使用提供的panda圖像運行標準圖像分類器，請輸入：
python3 classify_image.py這將熊貓的圖像輸入到神經網絡中，神經網絡返回對圖像內容的猜測，並給出其確定程度的值。
如輸出圖像所示，神經網絡猜測正確，幾乎有90%的把握。它還認為圖片中可能包含一個奶油凍蘋果，但它對這個答案不是很有信心。
使用自定義圖像
熊貓圖片證明了TensorFlow的工作原理，但考慮到該項目提供的例子，這也許並不奇怪。為了更好的測試，你可以把自己的圖像交給神經網絡進行分類。
在本例中，您將看到TensorFlow神經網絡是否可以識別George。
見見喬治。喬治是一隻恐龍。要將此圖像（此處以裁剪形式提供）輸入神經網絡，請在運行腳本時添加參數。
python3 classify_image.py --image_file=/home/pi/george.jpgimage_ufile=在腳本名稱之後允許按路徑添加任何圖像。讓我們看看這個神經網絡是怎麼做的。
不錯！雖然喬治不是一隻三角龍，但與其他選項相比，神經網絡將這張圖片歸類為恐龍，具有高度的確定性。
張量流和覆盆子皮，準備好了
TensorFlow的這個基本實現已經有了潛力。這種物體識別是在Pi上進行的，不需要連接internet就可以正常工作。這意味著，隨著一個覆盆子Pi相機模塊和覆盆子Pi合適的電池單元，整個項目可以變得便攜。
大多數教程只觸及一個主題的表面，但它從來沒有比在這種情況下更真實。機器學習是一門極其密集的學科。
讓你的知識更進一步的一種方法是參加專門的課程。同時，用這些TensorFlow項目來實踐機器學習和Raspberry Pi，你可以自己嘗試。
- 發表於 2021-03-18 14:49
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- 分類：DIY
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