【华硕Tinker board试用体验】搭建Tensorflow环境

Tensorflow是谷歌开源的一个深度学习平台，在树莓派上运行深度学习是一个不错的尝试. 常有人这么说。 现在： Tensorflow是谷歌开源的一个深度学习平台，在华硕板子上运行深度学习是一个不错的尝试... 废话不多说。 由于Tensorflow支持使用python来进行程序开发，所以我们要首先在树莓派上安装python软件。python有多个版本，下面的测试是居于python 2.7来进行的，python软件版本可以通过命令 python -V来查看.. 安装： Py sudo apt-get update sudo apt-get install python-pip python-dev 板子是v7的，所以对于树莓派平台的也可以用... 下载... wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.0.1/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_armv7l.whl sudo pip install tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_armv7l.whl sudo pip install mock 我们可以查看Tensorflow的文件目录：/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow， 在该目录的models/image/imagenet目录下，存放了用于图像识别的代码classify_image.py 首先我们在/home/pi目录下建立一个目录用于测试，如tensorflow_test。 然后，我们在该目录/home/pi/tensorflow_test下使用python来运行该代码： python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/models/image/imagenet/classify_image.py。 执行上述指令下，程序自动下载Tensorflow深度学习图像识别库：inception-2015-12-05.tgz。另外，也可以手动下载该图像识别库文件： wget http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz 最后，我们用指令tar解压该图像识别库：tar xf inception-2015-12-05.tgz。解压后，可以看到目录下存放了一张实例图片cropped_panda.jpg 完成上述步骤后，所有的准备工作已经完成，我们来运行下列指令对图片进行识别： python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/models/image/imagenet/classify_image.py –image_file cropped_panda.jpg。等待片刻后，屏幕显示识别结果如下： giant panda, panda, panda bear, coon bear, Ailuropoda melanoleuca (score = 0.89107) indri, indris, Indri indri, Indri brevicaudatus (score = 0.00779) lesser panda, red panda, panda, bear cat, cat bear, Ailurus fulgens (score = 0.00296) custard apple (score = 0.00147) earthstar (score = 0.00117) 该识别的结果表达的意思是： 1，图片是大熊猫的概率是89% 2，图片是大弧猴的概率是0.7% 你可以考虑换一张图片测试。。。 ... 待续 本文部分参考百度《树莓派 tensorflow》