Ahududu pi'ye makine öğrenimi yazılımı tensorflow'u yükleme

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka, günümüzde endüstrilerde trend olan konulardır ve her yeni elektronik cihazın piyasaya sürülmesiyle artan katılımlarını görebiliriz. Bilgisayar bilimi mühendisliğinin neredeyse her uygulaması, gelecekteki sonuçları analiz etmek ve tahmin etmek için Makine Öğrenimini kullanıyor. Halihazırda pazarda Makine öğrenimi ve Yapay Zekanın gücünü kullanan birçok cihaz var, örneğin Smartphone'un kamerasının yüz algılama için AI özellikli özellikleri kullanması ve yüz algılamadan görünen yaşı söylemesi gibi.

Google'ın bu teknolojinin öncülerinden biri olması şaşırtıcı değil. Google, uygulamalarımıza kolayca uygulayabileceğimiz birçok makine öğrenimi ve yapay zeka çerçevesi oluşturdu. TensorFlow, Google'ın iyi bilinen açık kaynaklı Sinir Ağı kitaplığından biridir ve Görüntü sınıflandırma, nesne algılama vb. Makine öğrenimi uygulamalarında kullanılır.

Önümüzdeki yıllarda, AI'nın günlük hayatımızda daha fazla kullanıldığını göreceğiz ve AI, çevrimiçi market siparişi vermek, araba kullanmak, ev aletlerini kontrol etmek gibi günlük görevlerinizi yerine getirebilecek. Öyleyse neden bazı makinelerden yararlanmak için geride bıraktık. Raspberry Pi gibi taşınabilir cihazlardaki algoritmalar.

Bu eğitimde, TensorFlow'un Raspberry Pi'ye nasıl kurulacağını öğreneceğiz ve önceden eğitilmiş bir sinir ağında basit görüntü sınıflandırması ile bazı örnekler göstereceğiz. Raspberry Pi'yi daha önce Optik Karakter Tanıma, Yüz Tanıma, Plaka Tespiti gibi diğer Görüntü İşleme görevleri için kullandık.

Gereksinimler

1. Raspbian OS yüklü Raspberry Pi (SD kart en az 16 GB)
2. Çalışan İnternet Bağlantısı

Burada, dizüstü bilgisayardaki Raspberry Pi'ye erişmek için SSH kullanacağız. Dizüstü bilgisayarda VNC veya Uzak Masaüstü bağlantısını kullanabilir veya Raspberry pi'nizi bir monitöre bağlayabilirsiniz. Raspberry Pi'yi monitör olmadan başsız olarak kurma hakkında daha fazla bilgi edinin.

Raspberry pi taşınabilir ve daha az güç tüketen bir cihaz olup, Yüz Tanıma, nesne takibi, Ev güvenlik sistemi, Gözetleme kamerası vb. Gibi birçok gerçek zamanlı görüntü işleme uygulamasında kullanılır. çok sayıda güçlü görüntü işleme uygulaması oluşturulabilir.

Geçmişte, TensorFlow'u yüklemek oldukça zor bir işti ancak makine öğrenimi ve yapay zeka geliştiricilerinin son katkıları bunu çok basit hale getirdi ve şimdi sadece birkaç komut kullanılarak kurulabilir. Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin bazı temellerini biliyorsanız, sinir ağının içinde neler olup bittiğini bilmeniz faydalı olacaktır. Ancak Makine öğrenimi alanında yeniyseniz bile, hiçbir sorun olmayacak, eğiticiye devam edebilir ve öğrenmek için bazı örnek programları kullanabilirsiniz.

Raspberry Pi'de TensorFlow'u Yükleme

Raspberry pi'de TensorFlow'u kurma adımları aşağıdadır:

Adım 1: TensorFlow'u Raspberry Pi'ye yüklemeden önce, aşağıdaki komutları kullanarak Raspbian işletim sistemini güncelleyin ve yükseltin.

sudo apt-get update sudo apt-get yükseltme

Adım 2: Ardından, Numpy ve diğer bağımlılıklar için destek almak için Atlas kitaplığını yükleyin.

sudo apt libatlas-temel-dev yüklemek

Adım 3: Bu tamamlandığında, aşağıdaki komutu kullanarak TensorFlow'u pip3 aracılığıyla kurun

pip3 tensorflow yükleyin

TensorFlow'u kurmak biraz zaman alacaktır, eğer kurulum sırasında bir hata ile karşılaşırsanız, yukarıdaki komutu kullanarak tekrar deneyin.

Adım 4: TensorFlow'un başarılı bir şekilde kurulmasından sonra, küçük bir Merhaba dünya programı kullanarak düzgün kurulup kurulmadığını kontrol edeceğiz. Bunu yapmak için Aşağıdaki komutu kullanarak nano metin düzenleyicisini açın:

sudo nano tfcheck.py

Ve nano terminaldeki satırların altına kopyalayıp yapıştırın ve ctrl + x tuşlarını kullanarak kaydedin ve enter tuşuna basın.

tensorflow'u tf hello = tf.constant ('Merhaba, TensorFlow!') sess = tf.Session () print (sess.run (merhaba)) olarak içe aktar

Adım 5: Şimdi, bu komut dosyasını aşağıdaki komutu kullanarak terminalde çalıştırın

python3 tfcheck.py

Tüm paketler düzgün bir şekilde kurulmuşsa, bir Merhaba Tensorflow göreceksiniz! aşağıda gösterildiği gibi son satırdaki mesaj, tüm uyarıları dikkate almayınız.

İyi çalışıyor ve şimdi TensorFlow'u kullanarak ilginç bir şey yapacağız ve bu projeyi yapmak için Makine öğrenimi ve derin öğrenme bilgisine sahip olmanıza gerek yok. Burada bir görüntü önceden oluşturulmuş bir modelde beslenir ve TensorFlow görüntüyü tanımlar. TensorFlow, görüntüde ne olduğuna dair en yakın olasılığı verecektir.

Görüntü Tanıma için Raspberry Pi'ye Görüntü Sınıflandırıcı Yükleme

Adım 1: - Bir dizin oluşturun ve aşağıdaki komutları kullanarak dizine gidin.

mkdir tf cd tf

Adım 2: - Şimdi, TensorFlow GIT deposunda bulunan modelleri indirin. Aşağıdaki komutu kullanarak depoyu tf dizinine kopyalayın

git klon https://github.com/tensorflow/models.git

Bunun yüklenmesi biraz zaman alacaktır ve boyutu büyük olduğundan, yeterli veri planınız olduğundan emin olun.

Adım 3: - Modeller / öğreticiler / resim / imagenet'te bulunan resim sınıflandırma örneğini kullanacağız. Aşağıdaki komutu kullanarak bu klasöre gidin

cd modelleri / öğreticiler / resim / imagenet

Adım 4: - Şimdi, aşağıdaki komutu kullanarak önceden oluşturulmuş sinir ağındaki bir görüntüyü besleyin.

python3 classify_image.py --image_file = / home / pi / image_file_name

İmage_file_name'i beslemeniz gereken resimle değiştirin ve ardından enter tuşuna basın.

Aşağıda, TensorFlow kullanarak görüntüleri algılama ve tanımaya ilişkin bazı örnekler verilmiştir.

Fena değil! sinir ağı, görüntüyü diğer seçeneklerle karşılaştırıldığında yüksek derecede kesinlik ile bir Mısır kedisi olarak sınıflandırdı.

Yukarıdaki tüm örneklerde sonuçlar oldukça iyidir ve TensorFlow görüntüleri yakın kesinlikte kolayca sınıflandırabilir. Bunu, özel resimlerinizi kullanarak deneyebilirsiniz.

Makine öğrenimi hakkında biraz bilginiz varsa, bazı kitaplıkları kullanarak bu platformda Nesne algılama gerçekleştirebilir.

/>