Raspberry Pi -da TensorFlow yordamida tasvirni aniqlash: 6 qadam

2024 Muallif: John Day | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2024-01-30 13:26

Google TensorFlow-bu ma'lumotlar oqimi grafiklaridan foydalangan holda raqamli hisoblash uchun ochiq kodli dasturiy kutubxona. U Google tomonidan mashinasozlik va chuqur o'rganish texnologiyalarining turli sohalarida qo'llaniladi. TensorFlow dastlab Google Brain Team tomonidan ishlab chiqilgan va u GitHub kabi jamoat domenida nashr etilgan.

Ko'proq darsliklar uchun bizning blogimizga tashrif buyuring. Raspberry Pi -ni FactoryForward -dan Hindistonda tasdiqlangan sotuvchidan oling.

Bu qo'llanmani bizning blogimizda o'qing.

1 -qadam: Mashinani o'rganish

Mashinani o'rganish va chuqur o'rganish sun'iy intellekt (AI) tizimiga kiradi. Mashinani o'rganish mavjud ma'lumotlarni kuzatadi va tahlil qiladi va vaqt o'tishi bilan uning natijalarini yaxshilaydi.

Misol: YouTube tomonidan tavsiya etilgan videolar xususiyati. Bu siz ilgari ko'rgan tegishli videolarni ko'rsatadi. Bashorat faqat matnga asoslangan natijalar bilan cheklangan. Ammo chuqur o'rganish bundan ham chuqurroq bo'lishi mumkin.

2 -qadam: chuqur o'rganish

Chuqur o'rganish deyarli shunga o'xshaydi, lekin u ob'ekt haqida har xil ma'lumotlarni to'plash orqali aniqroq qaror qabul qiladi. U ko'plab tahlil qatlamlariga ega va unga muvofiq qaror qabul qiladi. Jarayonni tezlashtirish uchun u Neural Network -dan foydalanadi va bizga kerakli aniq natijani beradi (MLga qaraganda yaxshiroq prognozni bildiradi). Inson miyasi qanday fikrlashi va qaror qabul qilishi kabi.

Misol: Ob'ektni aniqlash. U rasmda nima borligini aniqlaydi. Siz Arduino va Raspberry Pi -ni tashqi ko'rinishi, o'lchami va ranglari bilan farqlashingiz mumkin.

Bu juda keng mavzu va turli ilovalarga ega.

3-qadam: Old shartlar

TensorFlow Raspberry Pi -ni rasmiy qo'llab -quvvatlashini e'lon qildi, 1.9 -versiyadan u Raspberry Pi -ni quvur paketlarini o'rnatish orqali qo'llab -quvvatlaydi. Biz uni Raspberry Pi -ga qanday o'rnatishni ushbu qo'llanmada ko'rib chiqamiz.

• Python 3.4 (tavsiya etiladi)
• Raspberry Pi
• Quvvatlantirish manbai
• Raspbian 9 (cho'zish)

4 -qadam: Raspberry Pi va uning paketlarini yangilang

1 -qadam: Raspberry Pi va uning paketlarini yangilang.

sudo apt-get yangilanishi

sudo apt-get upgrade

2 -qadam: Ushbu buyruq yordamida python -ning so'nggi versiyasi borligini tekshiring.

python3-versiya

Eng kamida Python 3.4 ga ega bo'lish tavsiya etiladi.

3 -qadam: Biz libatlas kutubxonasini o'rnatishimiz kerak (ATLAS - Avtomatik sozlangan chiziqli algebra dasturi). Chunki TensorFlow numpy -dan foydalanadi. Shunday qilib, uni quyidagi buyruq yordamida o'rnating

sudo apt install libatlas-base-dev

4 -qadam: TensorFlow -ni Pip3 install buyrug'i yordamida o'rnating.

pip3 tensorflow -ni o'rnatadi

Endi TensorFlow o'rnatilgan.

5 -qadam: Imagenet modeli yordamida tasvirni bashorat qilish, misol:

TensorFlow tasvirlarni bashorat qilish modelini nashr etdi. Siz avval modelni yuklab olishingiz va ishga tushirishingiz kerak.

1 -qadam: Modellarni yuklab olish uchun quyidagi buyruqni bajaring. Sizga git o'rnatilgan bo'lishi kerak bo'lishi mumkin.

git klon

2 -qadam: imagenet misoliga o'ting.

CD modellari/o'quv qo'llanmalari/image/imagenet

Pro Maslahat: Yangi Raspbian Stretch -da siz "classify_image.py" faylini qo'lda topishingiz va keyin "O'ng tugmachani bosishingiz" mumkin. "Yo'llarni nusxalash" -ni tanlang. Keyin uni "CD" dan keyin terminalga joylashtiring va Enter tugmasini bosing. Shunday qilib, siz hech qanday xatosiz tezroq harakat qilishingiz mumkin (imlo xatosi bo'lsa yoki fayl nomi yangi yangilanishlarda o'zgartirilsa).

Men "Yo'llarni nusxalash" usulini qo'lladim, shunda u tasvirdagi aniq yo'lni o'z ichiga oladi (/home/pi).

3 -qadam: Ushbu buyruq yordamida misolni ishga tushiring. Kutilgan natijani ko'rsatish uchun taxminan 30 soniya kerak bo'ladi.

python3 classify_image.py

6 -qadam: Maxsus tasvirni bashorat qilish

Bundan tashqari, bashorat qilish uchun siz Internetdan rasmni yuklab olishingiz yoki o'zingizning kamerangizda olingan rasmingizdan foydalanishingiz mumkin. Yaxshi natijalarga erishish uchun xotira rasmlari kamroq ishlatiladi.

Maxsus rasmlardan foydalanish uchun quyidagi usuldan foydalaning. Menda tasvir fayli "/home/pi/Downloads/TensorImageTest1.jpg" manzilida joylashgan. Buni faqat fayl joylashuvi va nomi bilan almashtiring. Navigatsiyani osonlashtirish uchun "Nusxalash yo'llari" dan foydalaning.

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

Siz boshqa misollarni ham sinab ko'rishingiz mumkin. Lekin bajarishdan oldin kerakli paketlarni o'rnatishingiz kerak. Biz kelgusi darslarda TensorFlow -ning ba'zi qiziqarli mavzularini ko'rib chiqamiz.