Come costruire progetti AI fai-da-te usando Google TensorFlow e Raspberry Pi
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L'apprendimento automatico è l'argomento sulla bocca di tutti. È facile capire perché. È il futuro della manipolazione dei dati ed è già utilizzato in quasi tutti gli ambienti aziendali moderni. Ma può essere combinato con un Raspberry Pi? Il Pi ha il compito di sostenere una rete neurale funzionante? Con Google TensorFlow, può farlo!
Ecco come installare TensorFlow su un Raspberry Pi, con alcuni esempi di utilizzo.
Che cos'è TensorFlow?
Prima di immergerti negli esempi di come viene utilizzato TensorFlow, vale la pena sapere che cosa è effettivamente.
In breve, TensorFlow è la rete neurale addestrabile di Google, che può svolgere molte attività diverse. Imparando attivamente da un set di dati curato dall'utente, le reti neurali TensorFlow fanno previsioni accurate quando vengono dati nuovi dati.
In breve, le reti neurali TensorFlow pensano .
Consulta il nostro elenco di esempi di Tensorflow Che cos'è Google TensorFlow? Esempi ed esercitazioni open source Che cos'è Google TensorFlow? Esempi ed esercitazioni open source TensorFlow, machine learning e reti neurali. Ecco una rapida panoramica di cosa è, perché è utile e come impararlo. Maggiori informazioni per ulteriori informazioni.
Come installare TensorFlow
Mentre la comprensione dell'argomento dell'apprendimento automatico richiede uno studio serio, l'utilizzo di base di TensorFlow è facile da seguire. Il nostro tutorial sul riconoscimento delle immagini con TensorFlow Inizia con il riconoscimento delle immagini con TensorFlow e Raspberry Pi Inizia con il riconoscimento delle immagini con TensorFlow e Raspberry Pi Vuoi fare i conti con il riconoscimento delle immagini? Grazie a Tensorflow e un Raspberry Pi, puoi iniziare subito. Leggi di più copre l'installazione della libreria sul tuo Pi. Copre anche il test e l'esecuzione del programma base di classificazione delle immagini di Inception.
In questo caso, TensorFlow fornisce una rete neurale già addestrata. Tutto ciò che l'utente deve fare è inserire il tipo di dati corretto e TensorFlow indovinerà il contenuto dell'immagine. Anche l'implementazione di base di TensorFlow è in grado di classificare le immagini in 1000 classi. Ottiene una quantità sorprendente corretta!
Ma cos'altro puoi fare con TensorFlow sul Raspberry Pi?
Riconoscimento di immagini portatile
Abbiamo spiegato come realizzare una webcam intelligente Telecamera di sicurezza di rete Pan e Tilt fai-da-te con Raspberry Pi Telecamera di sicurezza di rete Pan e Tilt fai-da-te con Raspberry Pi Scopri come realizzare una telecamera di sicurezza panoramica e inclinazione visualizzabile da remoto con un Raspberry Pi. Questo progetto può essere completato in una mattinata con solo le parti più semplici. Maggiori informazioni prima, ma questo classificatore di immagini mobile parlante porta a un nuovo livello.
Questo post dettagliato delinea l'installazione hardware e il software personalizzato integrato con il classificatore di immagini Inception. Il codice di esempio mostra quanto sia facile integrare TensorFlow con un progetto (a patto che tu abbia dimestichezza con le basi del linguaggio di programmazione Python 5 corsi che ti porteranno da Python Beginner a Pro 5 corsi che ti porteranno da Python Beginner a Pro Questi cinque corsi ti insegneranno tutto sulla programmazione in Python, una delle lingue più in voga al momento. Ulteriori informazioni). L'articolo approfondisce il processo di riconoscimento delle immagini. È una risorsa eccellente in generale per chiunque sia interessato al campo.
Un elemento eccellente di questa configurazione potrebbe non essere inizialmente chiaro:
"Un ulteriore vantaggio che molti hanno sottolineato è che, una volta installato, non è necessario l'accesso a Internet."
Il riconoscimento delle immagini precedente ha sempre fatto affidamento su un'enorme quantità di tempo di elaborazione o su una connessione Internet. Un Pi non può sempre trasmettere informazioni al cloud e ha una potenza di elaborazione limitata. Questa è la soluzione, un riconoscitore di oggetti offline autonomo che puoi realizzare a casa. Ti dirà persino cosa sta guardando. Il futuro non è meraviglioso?
TensorFlow Magic Mirror
Gli specchi smart fatti in casa (o "magici") sono la cosa più bella che puoi costruire Come trasformare uno schermo di un vecchio laptop in uno specchio magico Come trasformare uno schermo di un vecchio laptop in uno specchio magico Gli specchi intelligenti sono dispositivi unici che puoi usare per iniettare un po 'di magia in casa tua. Ti mostriamo come costruirne uno con un Raspberry Pi. Leggi di più . Richiede solo un Pi e un vecchio schermo portatile insieme a materiali di base fai-da-te, è un ottimo progetto per principianti. Alasdair Allan ha deciso di non accontentarsi dello specchio intelligente medio e ha costruito lo specchio magico TensorFlow con riconoscimento vocale.
Insoddisfatto del costo del riconoscimento vocale basato sul web, Alasdair ha deciso di utilizzare TensorFlow come alternativa offline. L'integrazione del modello di riconoscimento vocale predefinito di TensorFlow nel codice del kit AIY già utilizzato aggiunge parole di attivazione personalizzate al progetto.
Google ha assemblato un set di dati con oltre 65.000 parole in crowdsourcing. Questo set di dati open source ha addestrato la rete neurale a comprendere alcune parole.
In questo caso, ha aggiunto diverse possibili parole di riattivazione ma si imbatte ancora in un familiare problema di apprendimento automatico: ci vogliono molti dati per addestrare una rete neurale.
A meno che tu non sia disposto a creare un set di dati univoco con decine di migliaia di voci, sei limitato a ciò che è liberamente disponibile. Questo progetto mostra i limiti di TensorFlow sul Pi nel suo stato attuale. È completamente funzionale ma spinge le capacità computazionali del Pi. Come per tutte le nuove tecnologie, questa prima implementazione è uno scorcio del futuro dei dispositivi domestici intelligenti.
Auto RC autonoma TensorFlow
Vista la storia di Google con le auto a guida autonoma Come funzionano le auto a guida autonoma: i dadi e le viti dietro il programma di auto autonomo di Google Come funzionano le auto con guida autonoma: i dadi e le viti dietro il programma di auto autonomo di Google Essere in grado di andare avanti e indietro al lavoro mentre dormire, mangiare o recuperare il ritardo sui tuoi blog preferiti è un concetto che è ugualmente attraente e apparentemente lontano e troppo futuristico per accadere realmente. Maggiori informazioni, non sorprende che TensorFlow sia adatto alla guida autonoma.
DeepPiCar è un eccellente esempio di questo tipo di rete neurale in azione. Oltre al telecomando standard, questo robot Raspberry Pi presenta qualcosa di completamente intelligente. Formata su un set di dati fornito nella pagina del progetto GitHub, la rete impara a rimanere su una traccia predeterminata.
Questo progetto non è per principianti. L'hardware richiesto può essere trovato in quasi tutti i kit robot economici. L'implementazione del software richiede alcune conoscenze più approfondite. Dovresti avere una buona conoscenza dell'apprendimento automatico prima di affrontarlo.
Sorter automatico del cetriolo
Uno degli schieramenti più noti di TensorFlow sul Pi, il selezionatore di cetrioli di Makoto Koike è un segno delle cose a venire.
La selezione di prodotti freschi per diversi mercati è un costo enorme per i fornitori più piccoli. Ordinare i cetrioli per dimensione e qualità è un compito che fino a poco tempo fa poteva essere eseguito solo da un operatore umano. L'ordinamento delle macchine era molto difficile da realizzare e costoso. TensorFlow risolve questo problema classificando i cetrioli in tempo reale tramite telecamera.
Utilizzando oltre 7000 immagini di cetrioli, Makoto ha addestrato una rete neurale per distinguere tra diversi tipi. Durante il funzionamento, le webcam catturano immagini da tre angolazioni. Il Pi classifica le immagini, prima di inoltrarle a un server Linux per un'ulteriore classificazione. Il risultato innesca un nastro trasportatore e un sistema servo che ordina i cetrioli in scatole.
L'inizio di qualcosa di intelligente
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