Raspberry PiでTensorflowの環境を構築【2020年】

Raspberry PiでTensorflowの環境構築【2020年】

情報が少なく、Version管理の難しいRaspberry Piでの環境構築を以下に記します。

1. Raspberry Pi OS (32-bit) LiteをSDに書き込む

   僕はmobileNetV2を用いてリアルタイムの画像処理をするのにOSのサイズをできる限り軽量化する必要がありました。

2. 自分のパソコンをsshでつなぐ。同じwifi環境下でのみ

   Wifiの管理ファイルにご自身のWifi設定を書き加え、sshで接続します。

3. 下記のコマンドでOS関係を最新の状態にします。 sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo reboot
4. この記事を参考にスワップ領域を拡張します。

   少しでもメモリ容量を持たせるために拡張します。

   テキストファイル開くときおすすめはnanoです。Nanoは使い方は基本的にメモ帳と一緒ですが、セーブがctrl+Xでそのあと保存ファイルの確認が出ますがエンター押してください 使用例：sudo nano /etc/dphys-swapfile (違うかも) ファイルの中身は上のサイトを参考に変更してください。

5. いよいよこの記事を参考にTensorflowの環境を構築します。 上記の記事を参考にインストール ただし一部変更があるため以下のコマンドが絶対です。 必ず記事と見比べながらお願いします。 ファイルの中身の変更はこの記事を参考に...

   sudo nano /etc/sysctl.conf
   sudo sysctl -p
   sudo nano /etc/rc.local
   sudo reboot　#再起動
   sudo apt install -y libhdf5-dev libqtwebkit4 libqt4-test libatlas-base-dev libjasper-dev
   sudo apt install python3-pip
   sudo apt install python3-dev -y
   
   sudo pip3 install pip -U
   sudo pip3 install setuptools -U
   

   numpy

   sudo pip3 install numpy==1.16.4

   sklearn

   sudo pip3 install scipy
   sudo pip3 install scikit-learn==0.21.3

   matplotlib

   sudo pip3 install matplotlib

   pandas

   sudo pip3 install pandas==0.24.2

   seaborn

   sudo pip3 install seaborn

   Tensorflow

   sudo pip3 install tensorflow==1.14.0

   keras

   sudo pip3 install keras

   flask

   sudo pip3 install flask flask_cors -U

6. 最後にOpenCVのインストールをこの記事を参考に行います。 全部入れた後はpip listで確認してください。