06.08.2018
KI-Framework für den Einplatinen-PC
TensorFlow unterstützt nun offiziell den Raspberry Pi
Autor: Stefan Bordel
Zoltan Kiraly / Shutterstock.com
TensorFlow unterstützt in der neuen Version 1.9 erstmals auch offiziell den Raspberry PI. Der kompakte Einplatinen-Rechner kann dank des Supports als Basis für zahlreiche KI-Lösungen dienen.
Das freie KI-Framework TensorFlow unterstützt ab Version 1.9 den Einplatinen-Rechner Raspberry Pi. Für den Ausbau des Software-Supports hat Google eng mit der Raspberry Pi Foundation zusammengearbeitet. Die Umsetzung der Raspberry-Pi-Unterstützung habe allerdings viel Arbeit in Anspruch genommen wie die Entwickler auf einem Blogeintrag mitteilen. Ziel der Kooperation sei es, Machine Learning neuen Zielgruppen erreichbar zu machen. Bislang war die Technologie für die Plattformen Linux, MacOS, Windows, iOS und Android verfügbar.
Machine Learning für das IoT und Schulungszwecke
Dank kompakter Maße und günstigen Anschaffungspreisen haben sich die Raspberry-Pi-Systeme als Basis für innovative IoT-Projekte am Markt etabliert. Auch für Schulungszwecke kommen die Winzlinge gerne zum Einsatz. Welche Möglichkeiten TensorFlow in Kombination mit dem Raspberry Pi bietet, hat in der Vergangenheit bereits die Donkey-Car-Plattform gezeigt, über die selbstfahrende Miniaturfahrzeuge erstellt werden können.
Die Leistungsfähigkeit der KI-Lösung wurde aber auch schon in zahlreichen kommerziellen Lösungen bewiesen. So kommt TensorFlow aktuell etwa bei der intelligenten Bildersuche in Google Fotos oder beim Google Übersetzer zum Einsatz. Und auch die AI-Spezialisten von DeepMind greifen auf die Bibliothek zurück.
Voraussetzung für die Nutzung von TensorFlow auf einem Raspberry Pi ist das Betriebssystem Raspbian 9.0 oder höher sowie Python 2.7 oder Python 3.4 und neuer. Die Installation erfolgt per Konsolenbefehl sudo apt install libatlas-base-dev und pip3 install tensorflow.
Weitere Informationen zur Installation und Fehlersuche finden Entwickler auf der TensorFlow-Webseite.
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