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。

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。
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。
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
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。
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
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。