Raspberry Pi で virtualenv, TensorFlow 1.13, Keras 2.2.4 をインストール

前準備

Raspbian のインストール

1. Raspbian (2019-07-10版）をダウンロードし SD カードに書き込む: 別ページ »で説明
2. Raspbian の初期設定: 別ページ »で説明

Windows から Raspberry Pi にログイン

1. Windows で MobaXTerm を起動
   

   「MobaXTerm がないよ」というときは，次のサイトで配布されている．MobaXTerm Home Edition (installer edition) をダウンロードしてインストール．

   https://mobaxterm.mobatek.net/

   

   

   

   「MobaXTerm のインストール」については、別のページで詳細を示している

2. MobaXTerm で「Start local terminal」をクリック
   
3. MobaXTerm で「ssh -X」を実行し，Raspberry Pi にリモートログイン

   ssh -X pi@raspberrypi.local
   

   
4. パスワード

   * 初期パスワードは「raspberry」に設定されている

   * パスワードを入れるとき、画面には何も表示されない．これは正常動作．

   確認表示が出たら「Yes」でよい

   

Raspbian のシステム更新

最初に、Raspbian のシステム更新などを行っておく

Raspberry Pi にリモートログインした後、次のコマンドを実行。 最後の「sudo shutdown -r now」で、システムが再起動する（そして、Windowsとの接続が切れる）

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo apt -yV dist-upgrade
sudo rpi-update
sudo apt -yV autoremove
sudo apt autoclean
sudo shutdown -r no

Raspbian の初期設定

Raspbian の初期設定については、 「Raspbian の初期設定」のページで説明している．

Git, cmake, wget, p7zip-full のインストール

Windowsパソコンで、上の「Windows から Raspberry Pi にログイン」の操作を行った後、 次のコマンドを実行

sudo apt -y update
sudo apt -y install git cmake wget p7zip

Raspberry Pi で virtualenv, virtualenv-wrapperのインストール

1. Windows パソコンで、上の「Windows から Raspberry Pi にログイン」の操作を行う
2. システムの Python について, pip の更新

   cd /tmp
   sudo rm -f get-pip.py
   curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
   sudo /usr/bin/python3 get-pip.py
   sudo /usr/bin/python get-pip.py
   

   
3. virtualenv, virtualenv-wrapperのインストール

   システムの Python とは前もって Python をインストールしておくことを作ることができるようにする

   sudo rm -rf $HOME/.virtualenvs
   sudo rm -rf ~/.cache/pip
   sudo pip install virtualenv virtualenv-wrapper
   sudo pip3 install virtualenv virtualenv-wrapper
   export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
   export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
   source /usr/local/bin/virtualenv-wrapper.sh
   touch ~/.bashrc
   echo -e "\n# virtualenv and virtualenv-wrapper" >> ~/.bashrc
   echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.bashrc
   echo "export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3" >> ~/.bashrc
   echo "source /usr/local/bin/virtualenv-wrapper.sh" >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc
   

   

Python の仮想環境の作成（virtualenv を使用）

1. 今から作成するPython の仮想環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく
   • Python の仮想環境の名前: py35
   • Pythonのバージョン: 3
2. Windows パソコンで、上の「Windows から Raspberry Pi にログイン」の操作を行う
3. virtualenv を使って、隔離された Python 3 環境を作る
   1. 次の手順で作る

      mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3 py35
      lsvirtualenv 
      

   2. Python 環境が作成できたことを確認

      source /usr/local/bin/virtualenv-wrapper.sh
      workon py35
      pip list
      

これで、もとからの Python 環境と， 新規作成されたPython 環境（Python のバージョン 3，名前は py35）の共存できた。

新規作成された Python 環境を使いたいとき

端末で，次のコマンドを実行し，Python 環境（名前は py35）を有効にする

workon py35

Raspberry Pi で TensorFlow 1.13, Keras 2.2.4 をインストール

1. Windows パソコンで、上の「Windows から Raspberry Pi にログイン」の操作を行う
2. 端末で，次のコマンドを実行し，virtualenv 配下の Python環境である py35を有効にする

   workon py35
   

3. virtualenv 配下の Python 3 環境で pip の更新

   cd /tmp
   sudo rm -f get-pip.py
   curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
   python get-pip.py
   pip list
   

   
4. TensorFlow 1.13, Keras 2.2.4 のインストール

   「pip install -U --ignore-installed tensorflow keras」のところは、少し時間がかかる

   sudo apt -y update
   sudo apt -y install libopenblas-dev 
   sudo apt -y install libatlas-base-dev 
   pip install --no-deps -U cython
   pip install --no-deps -U pytest
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/numpy/numpy
   python -c 'import numpy; numpy.test()'
   pip install -U --ignore-installed tensorflow keras
   pip list
   

   
5. TensorFlow のバージョン確認

   バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．

   python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
   

   
6. Keras のバージョン確認

   バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．

   python -c "import keras; print( keras.__version__ )"
   

   

確認のため Keras を使ってみる

1. Windows パソコンで、上の「Windows から Raspberry Pi にログイン」の操作を行う
2. 端末で，次のコマンドを実行し，virtualenv 配下の Python環境である py35を有効にする

   workon py35
   

3. 前準備として libhdf5-dev, ImageMagick をインストール

   sudo apt -y update
   sudo apt -y install libhdf5-dev
   sudo apt -y install imagemagick
   

   
4. 前準備として h5py, pillow のインストール

   pip install -U h5py
   pip install -U pillow
   

   
5. 次の画像を使うことにする
   

   * 次のコマンドで、ダウンロードし、ImageMagick を使って画像表示してみる

   cd /tmp
   wget https://www.kkaneko.jp/tools/raspbian/124.png
   display 124.png
   

   
6. ディープラーニングで、画像認識してみる

   Python のプログラムを実行したいので、まず、端末で「python」を実行

   python
   

   
7. 次のプログラムをコピー＆ペースト

   VGG を使うプログラム。Kerasのサイトで公開されているものを少し書き換えて使用。

   import h5py
   from tensorflow.keras.preprocessing import image
   from keras.applications.vgg16 import VGG16
   from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
   import numpy as np
   
   m = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
   
   img_path = '/tmp/124.png'
   img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
   x = image.img_to_array(img)
   x = np.expand_dims(x, axis=0)
   x = preprocess_input(x)
   
   features = m.predict(x)
   print(features) 
   

   

   InceptionV3 を使うプログラム。Kerasのサイトで公開されているものを少し書き換えて使用。

   import h5py
   from tensorflow.keras.preprocessing import image
   from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input, decode_predictions, InceptionV3
   import numpy as np
   
   m = InceptionV3(weights='imagenet')
   
   img_path = '/tmp/124.png'
   img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
   x = image.img_to_array(img)
   x = np.expand_dims(x, axis=0)
   x = preprocess_input(x)
   
   preds = m.predict(x)
   
   print('Predicted:')
   for p in decode_predictions(preds, top=5)[0]:
       print("Score {}, Label {}".format(p[2], p[1]))
   

   
8. exit() で終わる