如何使用googletensorflow和raspberry-pi構建diy人工智慧專案
機器學習是每個人都在談論的話題。很容易看出原因。它是數據操作的未來，幾乎已在所有現代業務環境中使用。但它能和樹莓皮一起吃嗎？Pi是否能夠維持一個工作的神經網絡？有了谷歌TensorFlow，它可以！
下面是如何在Raspberry Pi上安裝TensorFlow，以及一些用法示例。
什麼是張量流(tensorflow)？
在深入研究如何使用張量流的例子之前，有必要知道它實際上是什麼。
簡而言之，TensorFlow是Google的可訓練神經網絡，它可以執行許多不同的任務。通過主動地從用戶控制的數據集中學習，當給定新數據時，TensorFlow神經網絡可以做出準確的預測。
簡而言之，張量流神經網絡認為。
查看我們的Tensorflow示例列表以獲取更多信息。
如何安裝tensorflow
在理解機器學習的學科時，要認真學習，基本的張量流用法很容易被遵循。我們的圖像識別與張量流教程涵蓋安裝庫到您的Pi。它還包括測試，並運行基本的初始圖像分類程序。
在這個例子中，TensorFlow提供了一個已經訓練過的神經網絡。用戶所要做的就是輸入正確的數據類型，TensorFlow將猜測圖像包含什麼。即使TensorFlow的基本實現也能夠將圖像分為1000個類。它得到了一個驚人的數量正確！
但是你還能用TensorFlow做什麼呢？
便攜式圖像識別
我們之前已經討論過如何**一個智能網絡攝像頭，但是這個會說話的移動圖像分類器將它提升到了一個新的水平。
這篇詳細的文章概述了與Inception圖像分類器集成的硬件設置和定製軟件。示例代碼顯示了將TensorFlow與項目集成是多麼容易（前提是您熟悉Python編程語言的基礎知識）。本文詳細介紹了圖像識別的過程。它是一個很好的資源，一般來說，任何有興趣的領域。
這個設置的一個優秀元素最初可能並不清楚：
許多人指出的另一個好處是，一旦安裝，就不需要上網了
以前的圖像識別總是依賴於大量的處理時間，或者互聯網連接。Pi不能總是將信息傳遞給雲，並且處理能力有限。這是一個解決方案，一個獨立的離線對象識別器，你可以在家裡。它甚至會告訴你它在看什麼。未來不是很美好嗎？
張量流魔鏡
https://vimeo.com/240635807
自制的智能（或“魔法”）鏡子是你能做的最酷的東西。只需要一個圓周率和一箇舊的筆記本電腦屏幕以及基本的DIY用品，這是一個偉大的初學者項目。阿拉斯代爾艾倫決定不滿足於一般的智能鏡子，並建立了TensorFlow魔鏡語音識別。
由於對基於網絡的語音識別的成本不滿意，阿拉斯代爾決定將TensorFlow作為離線替代方案。將TensorFlow的預訓練語音識別模型集成到已經使用的AIY工具包代碼中，為項目添加自定義喚醒詞。
谷歌收集了一個超過65000個眾包單詞的數據集。這個開源的數據集訓練神經網絡去理解一些單詞。
在這種情況下，它添加了幾個可能的喚醒詞，但仍然遇到了一個熟悉的機器學習問題：訓練神經網絡需要大量數據。
除非您願意創建一個包含數萬個條目的唯一數據集，否則您只能使用免費提供的數據集。這個項目顯示了張量流對Pi在當前狀態下的侷限性。它功能齊全，但提高了Pi的計算能力。與所有新技術一樣，這一早期的實現是對智能家居設備未來的一個展望。
tensorflow自主式鋼筋混凝土車
考慮到谷歌擁有自動駕駛汽車的歷史，TensorFlow非常適合自動駕駛也就不足為奇了。
DeepPiCar就是這種神經網絡的一個很好的例子。除了標準的遙控器，這個樹莓皮機器人的特點是更聰明的東西。在GitHub項目頁面上提供的數據集上訓練，網絡學習保持在預定的軌道上。
這個項目不適合初學者。所需的硬件幾乎可以在任何便宜的機器人套件中找到。軟件實現需要一些更深入的知識。在接受機器學習之前，你應該對它有很好的掌握。
黃瓜自動分揀機
在Pi上最著名的TensorFlow部署之一，Makoto Koike的黃瓜分揀機是即將到來的一個信號。
為不同的市場分類新鮮農產品對於較小的供應商來說是一項巨大的成本。按照黃瓜的大小和質量分類是一項直到最近還只能由人工操作的任務。機器分揀很難實現，而且成本很高。TensorFlow通過攝像頭對黃瓜進行實時分類，解決了這個問題。
利用7000多張黃瓜圖像，Makoto訓練了一個神經網絡來區分不同類型的黃瓜。在操作中，網絡攝像頭從三個角度捕捉圖像。Pi對圖像進行分類，然後將它們轉發到Linux服務器進行進一步分類。結果觸發了傳送帶和伺服系統，將黃瓜分類到盒子裡。
聰明的開始
我們已經看到樹莓圓周率的用於一切，所以這並不奇怪，TensorFlow已經到達它。Pi很難跟上機器學習的要求，但是它對於學習基礎知識非常有用。
- 發表於 2021-03-23 18:25
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- 分類：DIY
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