机器学习和人工智能已成为当今行业中的热门话题，我们可以看到它们在每一个新的电子设备的发布中越来越多地参与其中。几乎计算机科学工程的每个应用程序都使用机器学习来分析和预测未来的结果。市场上已经有很多设备在使用机器学习和人工智能的功能，例如智能手机的摄像头已使用具有AI功能的人脸检测功能，并从人脸检测中分辨出年龄。
毫不奇怪，谷歌是该技术的先驱之一。Google已经建立了许多ML和AI框架，我们可以轻松地在应用程序中实现它们。TensorFlow是Google著名的开源神经网络库之一，可用于机器学习应用程序，例如图像分类，对象检测等。
在未来几年内，我们将看到更多的使用AI在我们的日常生活和AI将能够在线处理日常任务，如排序杂货店，驾驶汽车，控制你的家电等，所以，为什么我们留下来利用一些机器Raspberry Pi等便携式设备上的算法。
在本教程中，我们将学习如何在Raspberry Pi上安装TensorFlow，并将在预训练的神经网络上显示一些具有简单图像分类的示例。我们以前使用Raspberry Pi完成其他图像处理任务，例如光学字符识别，面部识别，车牌检测等。
要求
- 装有Raspbian操作系统的Raspberry Pi（SD卡至少16 GB）
- 正常的互联网连接
在这里，我们将使用SSH访问笔记本电脑上的Raspberry Pi。您可以在笔记本电脑上使用VNC或远程桌面连接，也可以将Raspberry pi与显示器连接。在此处了解有关无显示器无头设置Raspberry Pi的更多信息。
Raspberry pi是一种便携式且耗电较少的设备，可用于许多实时图像处理应用程序中，例如人脸识别，对象跟踪，家庭安全系统，监控摄像头等。可以通过将任何计算机视觉软件（如OpenCV与Raspberry Pi，可以构建许多强大的图像处理应用程序。
过去，安装TensorFlow相当困难，但是ML和AI开发人员的最新贡献使其变得非常简单，现在只需使用很少的命令即可安装。如果您了解机器学习和深度学习的一些基础知识，将有助于您了解神经网络内部的内容。但是，即使您不是机器学习领域的新手，也不会有任何问题，您仍然可以继续本教程并使用一些示例程序来学习它。
在Raspberry Pi中安装TensorFlow
以下是在Raspberry pi中安装TensorFlow的步骤：
步骤1：在Raspberry Pi中安装TensorFlow之前，请先使用以下命令更新和升级Raspbian OS。
sudo apt-get更新 sudo apt-get升级
步骤2：然后安装 Atlas 库以获得对 Numpy 和其他依赖项的支持。
sudo apt安装libatlas-base-dev
步骤3：完成后，使用以下命令通过pip3安装TensorFlow
pip3安装tensorflow
安装TensorFlow需要一些时间，如果在安装过程中遇到错误，只需使用上述命令重试即可。
步骤4：成功安装TensorFlow之后，我们将使用一个小的 Hello world 程序检查它是否已正确安装。为此，请使用以下命令打开 Nano 文本编辑器：
须藤nano tfcheck.py
然后在 nano 终端中的行下方复制粘贴，并使用ctrl + x保存并按Enter。
将tensorflow导入为tf hello = tf.constant（'Hello，TensorFlow！'） sess = tf.Session（） print（sess.run（hello））
步骤5：现在，使用以下命令在终端中运行此脚本
python3 tfcheck.py
如果所有软件包都正确安装，那么您将看到一个 Hello Tensorflow！ 消息显示在最后一行，如下所示，请忽略所有警告。
它运行良好，现在我们将使用TensorFlow做一些有趣的事情，并且您不需要具备机器学习和深度学习的任何知识即可执行此项目。此处，图像以预先构建的模型进行馈送，TensorFlow将识别该图像。TensorFlow将给出图像中最接近的概率。
在Raspberry Pi上安装图像分类器以进行图像识别
步骤1：-建立目录并使用以下命令导航至目录。
mkdir tf cd tf
步骤2：-现在，下载TensorFlow GIT存储库中可用的模型。使用以下命令将存储 库克隆 到 tf 目录中
git clone https://github.com/tensorflow/models.git
这将需要一些时间来安装，而且尺寸很大，因此请确保您有足够的数据计划。
步骤3：-我们将使用图像分类示例，该示例可以在 model / tutorials / image / imagenet中找到。 使用以下命令导航到此文件夹
cd型号/教程/图像/图像网
步骤4：-现在，使用以下命令在预先建立的神经网络中输入图像。
python3 classify_image.py --image_file = / home / pi / image_file_name
将 image_file_name 替换为您必须提供的图像，然后按Enter键。
以下是使用TensorFlow检测和识别图像的一些示例。
不错！与其他选项相比，神经网络将图像分类为高度确定的 埃及猫 。
在以上所有示例中，结果都非常好，并且TensorFlow可以轻松确定图像的分类。您可以使用自定义图像尝试此操作。
如果您对机器学习有所了解，那么它可以使用某些库在此平台上执行对象检测。
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