以前にRaspberry piにopen CVをインストールして機械学習をしていたのですが、今度はGoogleのガチのAI（？）tensorflowに挑戦してみた。
意外にも参考にできる記事は多く、インストール自体はすぐにできた。
http://dotnsf.blog.jp/archives/1066763997.htmlまずはアップデート
sudo apt-get update
sudo apt-get install python-pip python-dev
そしてtensorflowのダウンロードとインストール
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
インストールの確認はターミナルからpythonを立ち上げ import tensorflowで確認できる。
pythonファイルから動作させる場合は、python ファイル名.pyコマンドをおススメする。
※thonnnyからではpython3なのでインポートエラーになってしまった。
サンプルファイルはいろいろあるのだが効果が？？なものが多い
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0., name='x')
func = (x - 1)**2
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer( learning_rate=0.1 )
train_step = optimizer.minimize(func)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(400):
sess.run(train_step)
print('x = ', sess.run(x))
このコードでは(x-1)²を最小化する値を求めるのだが、
for i in range(400)の値を小さくすると１から遠ざかっていく…
数字を変えていくとtrain_stepの回数が変わるので１に近づく。
なんとなく最適解を求めている雰囲気は伝わるだろうか。
これぐらいならraspberry piでも問題なくできるのでいろいろと試していきたい。
とりあえずはGPUを積んだマイニングリグでやりますが…
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