ディスプレイの設定について
- 左上のメニューを開き、「設定」 → 「Paspberry Piの設定」という項目を選択
- 「解像度を設定(R)」をクリック
- 自分の解像度に合わせて変更してください。
日本語入力システムを設定
- RaspberryPiのターミナルを起動し、
sudo apt-get -y install -y ibus-mozcを実行し、日本語入力システムをインストールします。 - 再起動を行う。
Raspberry PiへTensorFlowをインストール
TensorFlowのページを確認すると「pip」にてインストールできる事がわかります。
こちらのサイトを参考に進めていきます。
Pythonのバージョン確認
ターミナルでバージョンの確認をおこないます。
- Python3系のバージョン確認
python3 --versionを実行
※現時点では「Python> 3.4」が要件となっています。
pip3コマンドの確認
ターミナルでバージョンの確認をおこないます。
pip3 --versionを実行してください。
※ 現時点では、「pip> = 19.0」が要件となっています。
virtualenvの確認
ターミナルでバージョンの確認をおこないます。
virtualenv --versionを実行
上記のいずれかがインストールされていなかった場合
下記のコマンドを実行し、インストールをおこなってください。
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo apt install libatlas-base-dev # required for numpy
sudo pip3 install -U virtualenv # system-wide install
仮想環境を作成
以下のコマンドで、「venv」という新しい仮想環境を作成します。
virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv
仮想環境をアクティブにします。
source ./venv/bin/activate
仮想環境のpipをアップデートします。
こうする事で、仮想環境ないのpipがシステムに影響を及ぼさなくなります。
pip install --upgrade pip
仮想環境内のパッケージ一覧を確認します。
pip list
全ての作業が完了し、仮想環境を無効化したい場合は、deactivateを行います。
TensorFlow本体のインストール
TensorFlowのインストールコマンドについて
- tensorflow : CPUのみを使用する、最新の安定バージョン
- tensorflow-gpu : GPUをサポートした、最新の安定バージョン(Ubuntu及びWindows）
- tf-nightly : プレビュービルド（不安定なこともある）（Ubuntu,WindowsにはGPUサポートが含まれる）
今回は、CPUのみを使用するため、下記のコマンドでインストールを行います。
pip install --upgrade tensorflow
って記載がありましたが、うまく動作しなかったので、
仮想環境にインストールできなかったので、deactivateで仮想環境を抜け、システムに直接インストールしました。
pip3 install tensorflow
TensorFlowが正常にインストールされたかの確認
ターミナルで下記のコマンドを実行する
python3
import tensorflow
WARNINGが出るが、動作に問題は無いため、今回は、そのまま続行する。
気になるので、後日警告を削除した人の話を参考にして、WARNINGを解消してみようと思います。