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GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

samjabrahams

tensorflow-on-raspberry-pi – ラズベリーパイのTensorFlow

投稿日:

ラズベリーパイのTensorFlow

Raspberry Pi 3にTensorFlowをインストールする(おそらく2つも同様)

寄付する

このリポジトリ内のバイナリと指示が役立つ場合は、 このリポジトリを維持するために寄付することを検討してください TensorFlowの新しいバージョンをコンパイルするには、問題に応答し、要求を引き出すのに費やす時間に加えて、数時間の作業が必要です。

イントロ

完全機能のTensorFlowまたはBazelを Raspberry Pi 3で実行する場合は、適切な場所にあります。 このレポには、Bazelを使用してソースからTensorFlowをインストールするためのステップバイステップの手順(ゼロからコンパイルされています)と、あらかじめ作成されたTensorFlowバイナリが含まれています。

簡単に言えば、正式にサポートされているTensorFlow / Raspberry Piの機能を探しているなら、 Makefile contribモジュールを使ってチェックアウトすることもできます 標準のPythonライブラリの代わりに静的なC ++ライブラリを構築しますが、非常に強力です。

内容

Pipからインストールする

注:これらは非公式のバイナリです(最小限に修正された公式ソースから作成されています)。したがって、TensorFlowチームのサポートはありません。 公式のTensorFlowリポジトリにこれらのファイルの問題を作成しないでください。

これはTensorFlowをあなたのRaspberry Pi 3に取り込む最も簡単な方法です。現在、Raspbian 8.0( “Jessie”)を実行しているRaspberry Pi 3のために、事前構築されたバイナリがターゲットになっているので注意してください。 具体的なOSのリリースは次のとおりです。

Raspbian 8.0 "Jessie"
Release: March 2, 2017
Installed via NOOBS 2.3

まず、TensorFlowの依存関係をインストールします。

sudo apt-get update

# For Python 2.7
sudo apt-get install python-pip python-dev

# For Python 3.3+
sudo apt-get install python3-pip python3-dev

次に、このリポジトリからホイールファイルをダウンロードしてインストールします。

# For Python 2.7
wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.1.0/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
sudo pip install tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl

# For Python 3.4
wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.1.0/tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl
sudo pip3 install tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl

最後に、私たちがTensorFlowをインポートするときにエラーを投げないようにmockライブラリを再インストールする必要があります:

# For Python 2.7
sudo pip uninstall mock
sudo pip install mock

# For Python 3.3+
sudo pip3 uninstall mock
sudo pip3 install mock

そしてそれはそれでなければなりません!

ドッカー画像

Raspberry Piで動作するDockerイメージの設定方法はここで@romillyによって維持されており、あらかじめ作成されたイメージがDockerHub ホストされています Woot!

トラブルシューティング

このセクションでは、 pipからインストールする際に発生する可能性がある問題の救済措置のリストを維持しようとします

“tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whlはこのプラットフォームではサポートされていません。

このホイールはPython 2.7でビルドされており、Python 3を使用するpipバージョンではインストールできません。上記のメッセージが表示された場合は、代わりに次のコマンドを実行してみてください。

sudo pip2 install tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl

Python 3ホイールをインストールしようとした場合の逆も同様です。 「tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-any.whlがこのプラットフォームでサポートされていないホイール」というエラーが表示された場合は、次のコマンドを試してください:

sudo pip3 install tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl

注:提供されているバイナリは、Python 2.7および3.4​​用です。 マシンのソースからPython 3.5 / 3.6をインストールした場合は、これらのホイールを明示的にインストールするか、ソースから TensorFlowをビルドする必要があります。 公式にサポートされているPython 3.5以降のインストールが完了すると、このバージョンのホイールを含むこのレポが開始されます。

ソースからのビルド

ステップバイステップガイド

前のセクションの作業からホイールファイルを作成できない場合は、ソースからビルドする必要があります。 また、公式リリースに含まれていない機能( 初期分散ランタイムなど)を使用する場合は、ソースからビルドする必要があります。 心配しないでください。私たちはそれを正しいものにするという大部分の欠点を理解しました。 このガイドは必要に応じて更新され、可能な限り正確になります。

ここでは、 ステップバイステップガイドを参照してください 警告:それはしばらく時間がかかります。

非ラズベリーPiモデル3ビルド

市販されているシングルボードコンピュータは数多くありますが、バイナリとビルド手順は必ずしもこのリポジトリで利用できるものと互換性がありません。 これは、非RPi3(またはRPi2)コンピュータを使用しているコンピュータが起動して実行できるようにするためのリソース一覧です。

クレジット

最終作業は主に自分自身と@petewardenによって行われましたが、TensorFlowがオープンソースであり、別々のコードベースで数ヶ月にわたる作業が行われている限り、この取り組みはほとんど進んでいます。 これは、私がこれに取り組んでいる間に遭遇した人々とその仕事の包括的なリストです。

ソース構築ガイドの大部分は、 Jetson TK1でTensorFlowをコンパイルするためのこれらの手順の変更版です。 Massimiliano、あなたは本当のMVPです。 注:TK1ガイドは2016年6月17日更新されました

@vmayoralは、TensorFlowを構築するために、膨大な時間と労力を費やしていました。そして、動作するバイナリに近いものを最初に取得しました。

TensorFlowとBazelの両方のリポジトリで働く素晴らしいGoogle社員が、これを可能にしました。 特定の順序ではない:@vrv、@damienmg、@petewarden、@ダンブリ、@フォルジャック、@girving、@ nlothian

関心のあるスレッドの問題:

ライセンス

third_partyディレクトリ内に含まれるサブディレクトリには、それぞれ、そのサブディレクトリ内のコードとソフトウェアに関連するライセンスが含まれています。

ファイルTENSORFLOW_LICENSEは、 リリースで配布されるバイナリに適用されます。

LICENSEファイルは、このリポジトリ内の他のファイルに適用されます。 私は、このリポジトリのガイドにあるコード行の大部分が他の人によって作成されたことを強調したいと思います。 これらの元の著者のいずれかがより顕著な帰属を希望する場合は、私に連絡して、それを受け入れられるようにする方法を見つけ出すことができます。


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