在树莓派上玩转TensorFlow

淘一个树莓派Raspberry Pi，来体验一下传说中的TensorFlow的威力。直接进入主题

第一步，先把Python的环境建好

sudo apt－get  update

sudo apt－get  install python－pip python－dev

第二步，从github下载tensorflow的python的软件包

wget https：//github.com/.../tensorflow－1.1.0...whl

sudo pip install tensorflow－1.1.0－cp27－linux_armv71.whl

第三步，重新安装mock库

sudo pip uninstall mock

sudo pip install mock

第四部，下载Inception－v3模型

下载google已经训练好的图像识别模型Inception－v3，这个模型可以识别1000多种物体，要识别一张图片物体是什么，我们需要先训练一个图像分类模型，这个过程非常消耗计算资源

cd home

mkdir tensorflow

mkdir model

cd model

wget http：//download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception－2015－12－05.tgz

tar xf  inception－2015－12－05.tgz

解压出来5个文件～

第五部，下载图像识别的Python主程序

文章说，前面的过程完成后classify_image.py这个主程序在类似/usr/lib/python2.7/dis－package/tensorflow/models/image/imagenet的目录下，然而没有，还是要自己动手。

它的原地址如下

https：//github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/imagenet/classify_image.py

第6步，最终章

两个图片猫gou.jpg、车che.jpg

图片发自App

图片发自App

输入命令:

python classify_image.py －－model_dir /home/tensorflow/model －－image_file gou.jpg

python classify_image.py －－model_dir /home/tensorflow/model －－image_file che.jpg