Raspberry Pi -де TensorFlow көмегімен кескінді тану: 6 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:26

Google TensorFlow-бұл деректер ағынының графиктерін қолданатын сандық есептеулерге арналған ашық бастапқы коды бар кітапхана. Оны Google машиналық және терең оқыту технологияларының әр түрлі саласында қолданады. TensorFlow бастапқыда Google Brain Team жасаған және ол GitHub сияқты қоғамдық доменде жарияланған.

Қосымша оқулықтар үшін біздің блогқа кіріңіз. Үндістандағы FactoryForward - мақұлданған сатушыдан Raspberry Pi алыңыз.

Біздің блогтағы оқулықты мына жерден оқыңыз.

1 -қадам: Машиналық оқыту

Machine Learning және Deep Learning жасанды интеллектке (AI) жатады. Machine Learning қолда бар деректерді бақылайды және талдайды және уақыт өте келе олардың нәтижелерін жақсартады.

Мысалы: YouTube ұсынатын бейнелер мүмкіндігі. Ол сіз бұрын қараған байланысты бейнелерді көрсетеді. Болжау тек мәтінге негізделген нәтижелермен шектеледі. Бірақ терең білім бұдан да тереңде болуы мүмкін.

2 -қадам: Терең оқыту

Терең оқыту бұған ұқсас, бірақ ол объект туралы әр түрлі ақпаратты жинау арқылы дәлірек шешім қабылдайды. Ол көптеген талдау қабаттарынан тұрады және соған сәйкес шешім қабылдайды. Процесті жылдамдату үшін ол Neural Network пайдаланады және бізге дәлірек нәтиже береді (ML қарағанда жақсы болжамды білдіреді). Адам миы қалай ойлайды және шешім қабылдайды.

Мысалы: Нысанды анықтау. Ол суретте не бар екенін анықтайды. Arduino мен Raspberry Pi -ді сыртқы түріне, мөлшеріне және түстеріне қарай ажыратуға болатын ұқсас нәрсе.

Бұл кең тақырып және әр түрлі қосымшалар бар.

3-қадам: Алдын ала талаптар

TensorFlow Raspberry Pi -ге ресми қолдау туралы хабарлады, 1.9 нұсқасынан ол Raspberry Pi -ге құбыр пакетін орнатуды қолдайды. Біз оны Raspberry Pi -ге қалай орнату керектігін осы оқулықта көреміз.

• Python 3.4 (ұсынылады)
• Raspberry Pi
• Нәр беруші
• Raspbian 9 (Созылу)

4 -қадам: Raspberry Pi мен оның пакеттерін жаңартыңыз

1 -қадам: Raspberry Pi мен оның пакеттерін жаңартыңыз.

sudo apt-get жаңартуы

sudo apt-get жаңарту

2 -қадам: Осы пәрменді қолдана отырып, сізде python соңғы нұсқасы бар екенін тексеріңіз.

python3-нұсқасы

Кем дегенде Python 3.4 болуы ұсынылады.

3 -қадам: Бізге libatlas кітапханасын орнату қажет (ATLAS - Автоматты түрде реттелген сызықтық алгебра бағдарламасы). Себебі TensorFlow numpy пайдаланады. Сонымен, оны келесі пәрменді пайдаланып орнатыңыз

sudo apt install libatlas-base-dev

4 -қадам: Pens3 орнату пәрменін пайдаланып TensorFlow орнатыңыз.

pip3 тензорфоллды орнатады

Енді TensorFlow орнатылды.

5 -қадам: Imagenet үлгісі арқылы кескінді болжау мысалы:

TensorFlow суреттерді болжауға арналған модельді шығарды. Алдымен сіз модельді жүктеп алуыңыз керек, содан кейін оны іске қосыңыз.

1 -қадам: Үлгілерді жүктеу үшін келесі пәрменді іске қосыңыз. Сізге git орнату қажет болуы мүмкін.

git клоны

2 -қадам: imagenet мысалына өтіңіз.

CD үлгілері/оқулықтар/image/imagenet

Кеңес: Жаңа Raspbian Stretch -те сіз «classify_image.py» файлын қолмен таба аласыз, содан кейін оны «тінтуірдің оң жақ түймесімен» басыңыз. «Жолдарды көшіруді» таңдаңыз. Содан кейін оны терминалға 'cd' сөзінен кейін қойыңыз және enter пернесін басыңыз. Осылайша сіз еш қатесіз жылдам шарлай аласыз (орфографиялық қате немесе файлдың атауы жаңа жаңартуларда өзгертілген жағдайда).

Мен 'Copy Path (s)' әдісін қолдандым, сондықтан ол суреттегі дәл жолды қамтиды (/home/pi).

3 -қадам: Мысалды осы пәрмен арқылы іске қосыңыз. Болжамды нәтижені көрсету үшін шамамен 30 секунд қажет.

python3 classify_image.py

6 -қадам: суретті жеке болжау

Болжау үшін интернеттен суретті жүктеуге немесе камерада түсірілген жеке суретті пайдалануға болады. Жақсы нәтижеге жету үшін жадтағы суреттерді аз пайдаланыңыз.

Таңдамалы кескіндерді пайдалану үшін келесі әдісті қолданыңыз. Менде '/home/pi/Downloads/TensorImageTest1.jpg' мекен -жайындағы сурет файлы бар. Мұны файлдың орналасқан жері мен атауымен ауыстырыңыз. Навигацияны жеңілдету үшін 'Көшіру жолдарын' пайдаланыңыз.

python3 classify_image.py --image_file =/home/pi/Жүктеулер/TensorImageTest1.jpg

Сіз басқа мысалдарды қолдана аласыз. Бірақ орындалмас бұрын сізге қажетті пакеттерді орнату қажет. Біз алдағы оқулықтарда қызықты TensorFlow тақырыптарын қарастырамыз.