별도의 터미널에서 카메라 앱을 실행할 수 있으므로 로봇이 음성 명령에 따라 이동하는 동안 새로운 이미지를 인식하고 결과를 알 수 있습니다. 즉, 듣고 기본 라즈베리 파이 로봇을 구축 하는 데 걸리는, 이동, 보고, 그리고 말하는-구글 I/O 데모 무엇을 2016 하지만 어떤 클라우드 API를 사용 하지 않고. 그것은 자연 인간의 연설을 이해 흥미로운 대화에 참여하거나 유용하고 사소한 작업을 수행 할 수있는 멋진 로봇과는 거리가 멀다. 그러나 사전 학습, 재교육 또는 기타 강력한 TensorFlow 모델로 구동되며 모든 종류의 센서를 사용하면 우리가 구축한 Pi 로봇에 더 많은 지능과 물리적 전력을 추가할 수 있습니다. AI와 관련하여 대부분의 사람들은 거대한 데이터 뱅크에서 수십억 개의 숫자를 돌파하는 강력한 슈퍼컴퓨터를 생각합니다. 그러나 기계 학습에는 두 가지 부분이 있습니다. 모델을 빌드하기 위해 많은 데이터를 사용하는 기차/테스트 부분이 있습니다. 또한 모델을 사용하여 프로젝트의 일부로 사용하는 배포가 있습니다. 그리고 그 라즈베리 파이에 맞는. 다시 MagPi 문제 71 우리는 라즈베리 파이에 TensorFlow를 설치 하는 것이 더 쉬워지고 지적. 이 최신 뉴스는 TensorFlow 를 설치합니다 1.9 핍을 사용하는 것처럼 간단합니다.

라즈베리 파이 재단과의 협력 덕분에, 우리는 지금 TensorFlow의 최신 1.9 릴리스는 파이썬의 핍 패키지 시스템을 사용하여 미리 지어진 바이너리에서 설치할 수 있다는 말을 기쁘게 생각합니다! 이 라즈베리 파이 3b에서 테스트 되었습니다., 라즈비안 GNU/리눅스 9.1 (스트레치), gcc 버전 6.3.0 20170516 (Raspbian 6.3.0-18+rpi1). 구글은 당신이 밖으로 테스트 할 수있는 라즈베리 파이개발 모델의 무리가있다. TensorFlow 저장소를 복제 하 여 시작: 라즈베리 파이 메모리와 계산모두에 제약 조건이 (라즈베리 파이 GPU와 호환 텐서 플로우의 버전은 여전히 사용할 수 없습니다). 따라서 각 모델이 새 이미지를 예측하는 데 걸리는 시간을 벤치마킹하는 것이 중요합니다. 구글 텐서 플로우는 무엇입니까 텐서 플로우 예제의 우리의 목록을 확인? 오픈 소스 예제 및 자습서 구글 텐서 플로우 무엇입니까? 오픈 소스 예제 및 자습서 TensorFlow, 기계 학습 및 신경망. 다음은 무엇이고, 왜 유용한지, 그리고 어떻게 배우는지에 대한 간략한 개요입니다.

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