はじめに
Raspberry Pi3にTensorFlowをインストールする記事は多々ある。
以下の記載も、参考にさせて頂いた投稿と重なる部分が多い(ほぼ同じでは…)。
ここでは、自分の備忘録としてメモっておくことにする。
TensorFlowのインストール
RaspberryPi用のTensorFlowは用意されていないので、samjabrahams氏のGitHubで公開されているリポジトリを利用する。
samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi
READMEに従ってインストールしていく。
$ sudo apt-get install python-pip python-dev
$ wget https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.1.0/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
$ sudo pip install tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
mockライブラリは一旦uninstallしてから再度installする。
$ sudo pip uninstall mock
$ sudo pip install mock
OpenCVのインストール
後々、USB接続のwebカメラを接続し、画像をキャプチャするのでOpenCVもインストールしておく。
$ sudo apt-get install python-imaging
$ sudo apt-get install libopencv-dev
$ sudo apt-get install python-opencv
Kerasのインストール
Kerasはpipでインストールする。
$ sudo pip install keras
関連ライブラリもインストールする。
pipでインストールするより、apt-getでインストールしたほうが速いらしい。
$ sudo apt-get install python-scipy
$ sudo apt-get install python-h5py
TensorFlowのチュートリアル
TensorFlowのインストールが完了したのでチュートリアル(MNIST For ML Beginners)をやってみる。
mnist_softmax.pyのコードを1行ずつ解説していく、とあるがいきなり実行してみる。
$ python mnist_softmax.py
Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
(中略)
MemoryError
上記の様にMemoryErrorが発生。SWAP領域の容量を増やすことにした。
$ sudo vim /etc/dphys-swapfile
下記の様に"CONF_SWAPSIZE=100"とあり、100MBしか無いので1024MB位に増やしておく。
# where we want the swapfile to be, this is the default
#CONF_SWAPFILE=/var/swap
# set size to absolute value, leaving empty (default) then uses computed value
# you most likely don't want this, unless you have an special disk situation
CONF_SWAPSIZE=100
設定を変更して保存。
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile restart
$ swapon -s
SWAP領域が増えたのでMemoryErrorが解消され、MNISTのチュートリアルが実行できるようになった。
ひとまず、TensorFlowのインストールからチュートリアルまでの手順をメモっておく。