Hvordan installere TensorFlow på Raspberry Pi

I dag går dataforskere og forskere hardt for å lage forskjellige AI-baserte prosjekter. De må utføre de to viktige delene for å utføre disse prosjektene. En maskinlæringsdel er der de vil bli pålagt å trene/teste modellen. Den andre delen er distribusjonen der de trenger en modell som kan implementeres i prosjektet.

For Raspberry Pi-brukeren, hvis de vil utvikle en AI-basert maskinlæringsmodell, vil de sannsynligvis trenge tjenestene til TensorFlow. Det er en åpen kildekode-programvaredefinerte rammer som ofte brukes til å lage forskjellige maskinlæringsprogrammer. Tensorflow-miljøet inkluderer et avansert matematikkbibliotek som lar deg utvikle forskjellige AI-drevne modeller ved hjelp av differensialprogrammering og dataflow-grafer. Det akselererer forskning relatert til å utvikle AI-modeller hjelper dermed forskeren å utføre oppgavene sine godt i tide.

Hvordan installere TensorFlow på Raspberry Pi

Hvis du vil bruke Raspberry Pi -enheten til å utvikle AI -prosjekter, vil du bli pålagt å installere TensorFlow på Raspberry Pi -enheten, og denne artikkelen vil komme med enkle installasjonstrinn som er gitt nedenfor.

Merk : Først må du sørge for at du må ha Python 3.6, 3.7 eller 3.8 versjon installert på enheten din som på en annen Python -versjon den fungerer kanskje ikke. Det vil heller ikke fungere på 32-biters OS. Hvis du har 64-biters OS installert på enheten din, kan du komme videre og utføre følgende trinn.

Trinn 1: Før du begynner på en installasjon, må du måtte bekrefte at Raspberry Pi -enheten har den nyeste versjonen av pakker installert på den. Åpne terminalen og kjør følgende kommandolinje.

$ sudo apt oppdatering

$ sudo apt oppgradering

Steg 2: Deretter må du utføre følgende kommando for å installere noen få pakker på Raspberry Pi -enheten som er nødvendig for TensorFlow -installasjon.

$ sudo apt install libatlas-base-dev

Trinn 3: Nå er du klar til å installere TensorFlow gjennom PIP -installasjonsprogrammet ved å utføre følgende kommando.

$ pip3 installer -upgrade https: // lagring.Googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.9.0-py3-ikke-noe.whl

For å sjekke versjonen, kan du utføre følgende kommando i terminalen.

$ pip3 viser tensorflow

Kommandoen ovenfor vil bekrefte at TensorFlow har installert med hell på Raspberry Pi -enheten.

Konklusjon

For alle AI -forskere der ute, bør TensorFlow være deres topp mest prioritet for å utvikle maskinlæring eller dype nevrale nettverksrelaterte prosjekter, da dette vil fremskynde ytelsen. Raspberry Pi gir brukerne sine muligheter til å bruke TensorFlow -tjenesten på enheten ganske enkelt med enkle installasjonstrinn, og når den er gjort, kan de deretter utføre forskjellige maskinlæringsmodeller med letthet.