Raspberry Pi でディープラーニング環境構築

ディープラーニングの推論専用の環境を構築していきます。
* ラズパイはCPUが弱くメモリも1GBしかないので、DNNの訓練用の環境は別途必要です。

既にsshで接続できる環境が整っているのを前提としています。

zero-ai.hatenablog.com

今回設定するもの
- Python3環境
- Tensorflow
- OpenCV

ビルド中はCPUが高負荷になるので風を当てた方が良いです。

パッケージインストール

必要になるものをインストール

sudo apt-get install git cmake build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev libpng-dev

Tensorflow

Pythonで手軽に利用したいので今回は以下を利用
GitHub - samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi: TensorFlow for Raspberry Pi

C++で利用する場合は公式のソースからビルドします。
github.com

cd tensorflow
tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh
sudo apt-get install -y autoconf automake libtool gcc-4.8 g++-4.8
cd tensorflow/contrib/makefile/downloads/protobuf/
./autogen.sh
./configure
make
sudo make install
sudo ldconfig  # refresh shared library cache
make -f tensorflow/contrib/makefile/Makefile HOST_OS=PI TARGET=PI OPTFLAGS="-Os" CXX=g++-4.8

OpenCV

git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
cd opencv
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
make -j4
sudo make install
sudo ldconfig

以上で完了です。