Reklaam
Masinõpe on teema kõigil huulil. On lihtne aru saada, miks. See on andmetega manipuleerimise tulevik ja seda kasutatakse juba peaaegu igas kaasaegses ettevõttes. Kuid kas seda saab kombineerida Vaarika Pi-ga? Kas Pi on võimeline töötavat närvivõrku ülal hoidma? Google TensorFlow abil saab!
Siit saate teada saada, kuidas installida TensorFlow Raspberry Pi-le koos mõne näitega kasutamisest.
Mis on TensorFlow?
Enne TensorFlow kasutamise näidetesse sukeldumist tasub teada saada, mis see tegelikult on.
Lühidalt öeldes on TensorFlow Google'i treenitav närvivõrk, mis suudab täita paljusid erinevaid ülesandeid. TensorFlow närvivõrgud, õppides aktiivselt kasutaja kureeritud andmestikust, teevad uute andmete saamisel täpsed ennustused.
Lühidalt öeldes - TensorFlow närvivõrgud mõtlema.
Vaadake meie nimekirja Tensorflow näited Mis on Google TensorFlow? Avatud lähtekoodiga näited ja õpetusedTensorFlow, masinõpe ja närvivõrgud. Siin on kiire ülevaade sellest, mis see on, miks see kasulik on ja kuidas seda õppida. Loe rohkem rohkem informatsiooni.
Kuidas installida TensorFlow
Kuigi masinõppe teema mõistmine nõuab tõsist õppimist, on TensorFlow põhikasutust lihtne järgida. Meie Piltide äratundmine TensorFlow juhendaja abil Alustage pildituvastusega, kasutades TensorFlow ja Raspberry PiKas soovite tegeleda pildituvastusega? Tänu Tensorflow'le ja Raspberry Pi-le saate kohe alustada. Loe rohkem hõlmab raamatukogu installimist teie Pi-le. See hõlmab ka selle testimist ja algse piltide klassifitseerimise programmi käivitamist.
Sel juhul pakub TensorFlow juba koolitatud närvivõrku. Kõik kasutajad peavad sisestama õige andmetüübi ja TensorFlow arvab ära, mida pilt sisaldab. Isegi TensorFlow põhiline teostus on võimeline liigitama pilte 1000 klassi. See saab üllatava summa õigeks!
Kuid mida veel teha TensorFlow'iga vaarikapiilil?
Oleme katnud kuidas nutikat veebikaamerat teha DIY Pan and Tilt Network Security Cam koos Raspberry Pi-gaSiit saate teada, kuidas teha Raspberry Pi abil kaugvaadatavaid panoraam- ja kallutuskaameraid. Selle projekti saab hommikul lõpule viia ainult kõige lihtsamatest osadest. Loe rohkem enne, aga see kõnelev mobiilsete piltide klassifikaator viib selle uuele tasemele.
Selles üksikasjalikus postituses antakse ülevaade riistvara seadistamisest ja kohandatud tarkvarast, mis on integreeritud Alguse pildiklassifikaatoriga. Näitekood näitab, kui lihtne on TensorFlow projektiga integreerida (eeldusel, et teil on sellega mugav programmeerimiskeele Python põhitõed 5 kursust, mis viivad teid Python Beginnerist Pro-niNeed viis kursust õpetavad teile kõike programmeerimist Pythonis, mis on praegu üks kuumimaid keeli. Loe rohkem ). Artiklis käsitletakse pildi tuvastamise protsessi väga detailselt. See on üldiselt suurepärane ressurss kõigile, keda see valdkond huvitab.
Selle seadistuse üks suurepärane element ei pruugi esialgu olla selge:
"Lisaboonus, mida paljud osutasid, on see, et pärast installimist pole Interneti-ühendust vaja."
Eelmine pildituvastus on alati tuginenud tohutule töötlemisajale või Interneti-ühendusele. Pi ei saa teavet alati pilve edastada ja sellel on piiratud töötlemisvõimsus. See on lahendus, autonoomne võrguühenduseta objekti tuvastaja, mida saate kodus teha. See ütleb sulle isegi, mida ta vaatab. Kas tulevik pole imekaunis?
Omatehtud nutikad (või “maagilised”) peeglid on umbes lahedam asi, mida saate ehitada Kuidas muuta vana sülearvuti ekraan võlupeegliksNutikad peeglid on ainulaadsed seadmed, mille abil saate oma koju maagia süstida. Näitame teile, kuidas seda Raspberry Pi abil ehitada. Loe rohkem . Vaja on ainult Pi-d ja vana sülearvuti ekraani koos peamiste meisterdamisega seotud tarvikutega, see on suurepärane algaja projekt. Alasdair Allan otsustas mitte leppida keskmise nutika peegliga ja ehitas selle TensorFlow maagiline peegel hääletuvastusega.
Rahulolematu veebipõhise kõnetuvastuse maksumusega otsustas Alasdair TensorFlow-i kasutada võrguühenduseta alternatiivina. TensorFlow eelkoolitatud häältuvastusmudeli integreerimine juba kasutatavasse AIY komplekt kood lisab projekti kohandatud äratussõnad.
Google koostas andmestiku, milles oli üle 65 000 rahvahulga all oleva sõna. See avatud lähtekoodiga andmestik koolitas närvivõrku mõne sõna mõistmiseks.
Sel juhul lisas see mitu võimalikku äratussõna, kuid puutub endiselt kokku tuttava masinõppe probleemiga: närvivõrgu treenimiseks kulub palju andmeid.
Kui te pole nõus looma kümnete tuhandete sisestustega ainulaadset andmekogumit, piirdute sellega, mis on vabalt saadaval. See projekt näitab TensorFlow piiranguid Pi praeguses olekus. See on täielikult töökorras, kuid tõukab Pi arvutusvõimeid. Nagu kõigi uute tehnoloogiate puhul, on ka selle varajane juurutamine nutikate koduseadmete tulevikku.
Arvestades Google'i oma ajalugu isesõitvate autodega Kuidas isesõitvad autod töötavad: mutrid ja poldid Google'i autonoomse auto programmi tagaVõimalus edasi-tagasi pendeldada tööle magades, sööma minnes või oma lemmikule järele jõudes ajaveebid on mõiste, mis on võrdselt ahvatlev ja pealtnäha kaugel ning tegelikult liiga futuristlik juhtuda. Loe rohkem , pole üllatav, et TensorFlow sobib hästi autonoomseks sõiduks.
DeepPiCar on suurepärane näide sellisest närvivõrgustikust. Tavalise kaugjuhtimispuldi kõrval pakub see Raspberry Pi robot ka midagi eriti nutikat. GitHubi projekti lehel pakutavas andmestikus treenitud võrk õpib püsima ettemääratud rajal.
See projekt pole mõeldud algajatele. Vajalikku riistvara võib leida peaaegu igast odavast robotikomplektist. Tarkvara juurutamine võtab veel mõned põhjalikud teadmised. Enne selle kasutuselevõtmist peaksite masinõppest hästi aru saama.
Üks tuntumaid TensorFlow juurutamisi Pi-il, Makoto Koike kurgisorteerija on märk tulevastest asjadest.
Värskete toodete sorteerimine erinevatele turgudele on väiksemate pakkujate jaoks tohutu kulu. Kurkide sorteerimine suuruse ja kvaliteedi järgi on ülesanne, mida kuni viimase ajani võis täita ainult inimene. Masinasorteerimist oli väga keeruline saavutada ja see oli kulukas. TensorFlow lahendab selle probleemi, kategoriseerides kurgid reaalajas kaamera kaudu.
Kasutades üle 7000 kurgipilti, treenis Makoto närvivõrku, et eristada erinevaid tüüpe. Töötamise ajal salvestavad veebikaamerad pilte kolme nurga alt. Pi klassifitseerib pildid ja edastab need seejärel Linuxi serverisse edasiseks klassifitseerimiseks. Tulemus käivitab konveierilindi ja servosüsteemi, mis sorteerib kurgid kastidesse.
Millegi nutika algus
Me oleme näinud Raspberry Pi'i kasutatakse kõige jaoks 26 Vaarikapi jaoks suurepärased kasutusaladMillise Raspberry Pi projektiga peaksite alustama? Siit leiate meie vaarikapi parimate kasutusviiside ja projektide ringi! Loe rohkem , seega pole üllatav, et TensorFlow on sellele kohale jõudnud. Pi pingutab masinõppe nõudmistega sammu pidamise nimel, kuid see on nii suurepärane põhitõdede õppimiseks Mis on masinõpe? Google'i tasuta kursus murrab selle teie jaoks mahaGoogle on välja töötanud tasuta veebikursuse, et õpetada teile masinõppe põhialuseid. Loe rohkem .
Ian Buckley on vabakutseline ajakirjanik, muusik, esineja ja videotootja, kes elab Berliinis, Saksamaal. Kui ta ei kirjuta ega laval, tikib ta DIY elektroonika või koodi abil lootuses saada hulluks teadlaseks.
