पर टेन्सफोर्लो पर Tensorflow इंस्टॉल करने का प्रयास कर रहा हूं। ओएस Ubuntu Mate, python2.7 और PIP संस्करण 7.1.2रास्पबेरी पीआई
है जब मैं चलाने के इस
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
यह बताता है कि
"tensorflow-0.5.0 ... नहीं एक समर्थित पहिया पर है यह मंच। "
Raspberry पर Tensorflow इंस्टॉल करना संभव है? और कोई जानता है कि मैं क्या खो रहा हूं?
रास्पबेरी Pi एक 32-बिट संरचना है, और TensorFlow कार्यक्रम एक 64-बिट के लिए बनाया गया था के लिए है। मुझे यकीन नहीं है कि एक रास्पबेरी पीआई इसे कैसे संभाल सकता है, लेकिन आप वर्चुअल मशीन स्थापित कर सकते हैं और वहां के अंदर टेंसरफ्लो चला सकते हैं।
शायद रासबेरी पीआई की नई पीढ़ी इसे थोड़ा बेहतर तरीके से संभाल सकती हैं, लेकिन मूल वाले, शायद इस सेटअप को चलाने के लिए संघर्ष करेंगे।
आप एक और अधिक शक्तिशाली मशीन पर प्रशिक्षण कर सकते हैं और केवल रासबेरी पीआई पर सीखा मशीन चला सकते हैं, जो कंप्यूटिंग पावर के मामले में संभव हो सकता है।
ओपी रास्पबेरी पीआई क्लस्टर बनाना चाहता है। आइडिया ने भी मेरे दिमाग को पार किया, और देखने के लिए आकर्षक होगा। – iratzhash
क्या यह GPU क्लस्टर बनाने के लिए और अधिक समझ नहीं लेगा? मेरा मतलब लागत के बारे में है। एक सभ्य जीपीयू लगभग 350 € है। आप इसके लिए 10 रास्पिस प्राप्त करेंगे। और फिर भी एक जीपीयू 10 रास्पिस को सीखने की प्रक्रियाओं की मात्रा को बहुत अधिक खींचता है जिसे समानांतर में चलाया जा सकता है। –
86 इंटेल की तरह सीपीयू के लिए है और 64 64 बिट्स कि रास्पबेरी पाई के हार्डवेयर नहीं है ...
रास्पबेरी पीआई एक एआरएम प्रोसेसर नहीं है और इंटेल प्रोसेसर है। इस उत्तर के लिए ध्यान दें। –
यह एआरएम आर्किटेक्चर के लिए संकलित करना संभव हो सकता है क्योंकि परियोजना ओपन सोर्स है ... –
रास्पबेरी पाई पर टेंसफोर्लो स्थापित करना अब संभव है। https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi पर एक अनौपचारिक डाउनलोड करने योग्य निर्माण पर विस्तृत निर्माण निर्देश हैं।
स्रोत से संकलन tensorflow काम कर सकता है। –