RasPythoncarにtensorflow（DQN）をインストールする方法

自分用メモ
RasPythoncarにtensorflowをインストールする方法

パスワード変更

$ sudo passwd pi

SDカードの容量変更（使用SDカードが16GB以上の時）

$ sudo apt-get install gparted
$ sudo gparted
$ df -h 

OSのカーネルバージョンアップ

$ sudo rpi-update
$ sudo reboot
$ sudo apt update
$ sudo apt dist-upgrade -y
$ sudo apt-get autoremove -y
$ sudo apt-get autoclean
$ sudo reboot

現在の自分のOSのコードネームやバージョン

$ lsb_release -a

tensorflowインストール

$ sudo apt install libatlas-base-dev
$ sudo pip3 install tensorflow

tensorflowのインストールが終わったら、DQNライブラリをインストール
参考サイトは以下のサイトを参考にしました。

超シンプルにTensorFlowでDQN (Deep Q Network) を実装してみる 〜導入編〜
Tensorflow Deep Q-Network

以下環境構築

$ git clone https://github.com/algolab-inc/tf-dqn-simple.git
$ sudo pip3 install matplotlib

以上

RasPythonカー IDE に反映

GITからダウンロードしたファイル一式をUSBメモリなどに保存して、
「RasPythonカー IDE 」のサンプルプログラムが入っている場所にコピペする。

実行テスト動画 YouTube

サンプルソースでは学習した結果を表示できないので、
以下のプログラムで実行する。

RasPython_dqn_play.py

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

# Created: 2020/03/09 Mon  1:37

from wr_lib2wd import WR2WD
import time

from catch_ball import CatchBall
from dqn_agent import DQNAgent

wr = WR2WD()

print("スタート")
# environmet, agent
env = CatchBall()
agent = DQNAgent(env.enable_actions, env.name)
agent.load_model()

# variables
win, lose = 0, 0
state_t_1, reward_t, terminal = env.observe()

print(state_t_1)

while not terminal:
    state_t = state_t_1

    # execute action in environment
    action_t = agent.select_action(state_t, 0.0)
    """
    action_t:
    0: do nothing
    1: move left
    2: move right
    """
    if action_t == 1:
        wr.mc.front()
        print("前進")
    elif action_t == 2:
        wr.mc.back()
        print("後退")
    time.sleep(1)
    wr.mc.brake()
    time.sleep(1)
    env.execute_action(action_t)

    # observe environment
    state_t_1, reward_t, terminal = env.observe()
    print("----------------------")
    print(state_t_1)
    
if reward_t == 1:
	print("キャッチ")
elif reward_t == -1:
	print("ミス")
print("エンド")