למידת מכונה ובינה מלאכותית הם הנושאים הטרנדיים בתעשיות בימינו ואנחנו יכולים לראות את המעורבות הגוברת שלהם עם השקת כל מכשיר אלקטרוניקה חדש. כמעט כל יישום של הנדסת מדעי המחשב משתמש במכונת למידה לניתוח וחיזוי התוצאות העתידיות. כבר קיימים בשוק מכשירים רבים המשתמשים בכוחם של למידת מכונה ובינה מלאכותית, כמו המצלמה של הטלפון החכם משתמשת בתכונות המותאמות ל- AI לצורך זיהוי פנים ומספרת את הגיל הנראה מזיהוי הפנים.
אין שום הפתעה שגוגל היא אחת החלוצות בטכנולוגיה זו. גוגל כבר ייצרה מסגרות ML ו- AI רבות שנוכל ליישם בקלות ביישומים שלנו. TensorFlow הוא אחד מהספרייות המקור הפתוח של גוגל המקור הפתוח הידוע המשמש ביישומי למידת מכונה כמו סיווג תמונות, זיהוי אובייקטים וכו '.
בשנים הקרובות נראה יותר שימוש ב- AI בחיי היומיום שלנו ו- AI יוכל להתמודד עם המשימות היומיומיות שלך כמו הזמנת מכולת באינטרנט, נהיגה ברכב, שליטה במכשירים הביתיים שלך וכו '. אז למה השארנו מאחור לנצל מכונה כלשהי אלגוריתמים במכשירים ניידים כמו Raspberry Pi.
במדריך זה נלמד כיצד להתקין את TensorFlow ב- Raspberry Pi ונציג כמה דוגמאות עם סיווג תמונות פשוט ברשת עצבית שהוכשרה מראש. בעבר השתמשנו ב- Raspberry Pi למשימות עיבוד תמונה אחרות כמו זיהוי תווים אופטי, זיהוי פנים, זיהוי לוחית מספר וכו '.
דרישות
- Raspberry Pi עם מערכת הפעלה Raspbian מותקנת בו (כרטיס SD לפחות 16 ג'יגה)
- חיבור לאינטרנט עובד
כאן נשתמש ב- SSH כדי לגשת ל- Raspberry Pi במחשב הנייד. אתה יכול להשתמש בחיבור VNC או שולחן עבודה מרוחק במחשב הנייד, או לחבר את ה- Raspberry pi שלך עם צג. למידע נוסף על הגדרת Raspberry Pi ללא ראש כאן ללא צג.
Raspberry pi, בהיותו מכשיר נייד ופחות צריכת חשמל, משמש ביישומי עיבוד תמונה רבים בזמן אמת כמו זיהוי פנים, מעקב אחר אובייקטים, מערכת אבטחה ביתית, מצלמת מעקב וכדומה. באמצעות כל תוכנת ראיית מחשב כמו OpenCV עם Raspberry Pi, ניתן לבנות הרבה יישומי עיבוד תמונה חזקים.
בעבר, התקנת TensorFlow הייתה עבודה קשה למדי, אך תרומתם האחרונה של מפתחי ML ו- AI הפכה אותה לפשוטה מאוד וכעת ניתן להתקין אותה באמצעות פקודות מעטות בלבד. אם אתה מכיר כמה יסודות של למידת מכונה ולמידה עמוקה, זה יעזור לך לדעת מה קורה ברשת העצבית. אבל גם אם אתה חדש בתחום למידת מכונה, לא תהיה שום בעיה שתוכל להמשיך במדריך ולהשתמש בכמה תוכניות לדוגמא כדי ללמוד אותו.
התקנת TensorFlow ב- Raspberry Pi
להלן השלבים להתקנת TensorFlow ב- Raspberry pi:
שלב 1: לפני התקנת TensorFlow ב- Raspberry Pi, עדכן תחילה ושדרג את מערכת ההפעלה Raspbian באמצעות הפקודות הבאות
sudo apt-get עדכון sudo apt-get שדרוג
שלב 2: לאחר מכן התקן את ספריית האטלס כדי לקבל תמיכה בתלות Numpy ואחרים.
sudo apt להתקין libatlas-base-dev
שלב 3: לאחר סיום, התקן את TensorFlow באמצעות pip3 באמצעות הפקודה למטה
pip3 להתקין tensorflow
ייקח קצת להתקנת ה- TensorFlow, אם אתה נתקל בשגיאה כלשהי במהלך ההתקנה, פשוט נסה אותה שוב באמצעות הפקודה שלמעלה.
שלב 4: לאחר התקנה מוצלחת של TensorFlow, נבדוק האם הוא מותקן כהלכה באמצעות תוכנית Hello world קטנה. לשם כך פתח את עורך הטקסט של ננו באמצעות הפקודה הבאה:
סודו ננו tfcheck.py
והעתק והדבק מתחת לשורות במסוף הננו ושמור אותו באמצעות ctrl + x ולחץ על Enter.
ייבא tensorflow כ tf שלום = tf.constant ('שלום, TensorFlow!') sess = tf.Session () הדפס (sess.run (שלום))
שלב 5: כעת, הפעל סקריפט זה במסוף באמצעות הפקודה למטה
python3 tfcheck.py
אם כל החבילות מותקנות כראוי, תראה זרימת שלום Hello! הודעה בשורה האחרונה כמוצג למטה, התעלם מכל האזהרות.
זה עובד בסדר ועכשיו נעשה משהו מעניין באמצעות TensorFlow ואינך צריך להיות בעל ידע כלשהו על למידת מכונה ולמידה עמוקה כדי לבצע את הפרויקט הזה. כאן מוזנת תמונה במודל שנבנה מראש ו- TensorFlow יזהה את התמונה. TensorFlow ייתן את ההסתברות הקרובה ביותר למה שיש בתמונה.
התקנת מסווג תמונות ב- Raspberry Pi לצורך זיהוי תמונות
שלב 1: - צור ספרייה ונווט לספרייה באמצעות הפקודות הבאות.
מקדיר tf cd tf
שלב 2: - הורד כעת את הדגמים הזמינים במאגר TensorFlow GIT. שיבט את המאגר לספריית tf באמצעות הפקודה למטה
שיבוט git https://github.com/tensorflow/models.git
זה ייקח זמן מה להתקנה, והוא גדול בגודלו, וודא שיש לך תוכנית נתונים מספקת.
שלב 3: - נשתמש בדוגמה לסיווג תמונות אשר ניתן למצוא במודלים / הדרכות / תמונה / imagenet. נווט לתיקייה זו באמצעות הפקודה למטה
דגמי תקליטורים / הדרכות / תמונה / imagenet
שלב 4: - כעת, הזן תמונה ברשת העצבית שנבנתה מראש באמצעות הפקודה למטה.
python3 classify_image.py - image_file = / home / pi / image_file_name
החלף את image_file_name עם התמונה שעליך להאכיל ואז הקש Enter.
להלן מספר דוגמאות לאיתור וזיהוי תמונות באמצעות TensorFlow.
לא רע! הרשת העצבית סיווגה את התמונה כחתול מצרי עם מידת ודאות גבוהה בהשוואה לאפשרויות האחרות.
בכל הדוגמאות לעיל, התוצאות די טובות ו- TensorFlow יכול לסווג את התמונות בקלות בוודאות קרובה. אתה יכול לנסות זאת באמצעות התמונות המותאמות אישית שלך.
אם יש לך ידע כלשהו על למידת מכונה, הוא יכול לבצע איתור אובייקטים בפלטפורמה זו באמצעות כמה ספריות.
/>