GOLE1にTensorFlow入れてみた
先日のRaspberry Pi互換のAtomプロセッサボード”UP board”の記事の中で、TensorFlowを外で動かせる64ビット版Windows 10端末が欲しいなんて書いてましたけど。
結論から言えば
既にありました。
そういや昨年9月に「世界最小のWindows 10 PC」のGole1が到着!!なんて出来事、ありましたよね。
ところで、私の買ったGOLE1はメモリ2GB、32GB SSDのモデル。
なので、もしかして32ビット版Windows 10が搭載されてるんじゃないかなぁ・・・
などと考えながら調べてみるとびっくり!
なんとメモリが4GBになってました。
ストレージは32GB(Windows領域は20GB)でしたが、メモリだけいつの間にやら増えてました。
あれ?そんなアナウンスあったっけ?まあ、多い方に違ってるのでいいんですけど。
いずれにせよ、64ビットWindows 10モバイル端末はすでに所有してました、ということです。
ならば、TensorFlowを入れるまでのこと。
最近あまり起動してなかったんですが、TensorFlowでいきなり脚光を浴びることになったGOLE1。
Re:ゼロから始めるディープラーニングに載せたリンク先の手順で入れてみたんですが、いろいろと細かいところが変わっているため、今現在のインストール方法を以下に書きます。
まず、Anaconda 4.2.0を入手。
上のリンク先の一覧から「Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe」というのを選んでダウンロード。
最新版はAnaconda 4.3.1ですが、これに入っているPython 3.6にTensorFlow 1.0.1が対応していないため、あえて4.2.0を取ってきます。
ダウンロードできたらこれをインストール。
インストールしたら「Anaconda Prompt」を起動。
続いてTensorFlowを入れます。
まず、Anaconda Prompt上で
$ conda create --name=tensorenv python=3.5
と入力。
途中「Proseed?」って聞かれたら「y」を押してエンターをたたきます。
続いて、
$ activate tensorenv
と入力。
このコマンド、Anaconda Promptを起動するたびに入力が必要。覚えておいてください。
いよいよTensorFlowを入れます。
通常はCPU版
■ CPU版
$ pip install tensorflow
NVIDIAのGeForce GTX600系以降が使える環境&CUDA導入済みなら
■ GPU版
$ pip install tensorflow-gpu
GOLE1はGeForceなんて入ってませんから、CPU版の方を実行。
しばらくするとインストール完了。続いてOpenCVをインストール。
$ conda install -c menpo opencv3
いろいろ試しましたが、このコマンドでインストールできました。
これでTensorFlowが動きました。
早速「けもフレ判別器」コードを走らせると
スムーズとは言えませんが、まあまあの速度で実行。ハシビロコウちゃんの顔もちゃんと認識できてます(物体検出器はOpenCVでLBP特徴を使った”物体検出器”を作成してみたで作ったものを使用)。
なお、学習データはメインPCで作ったものをそのまま使ってますが、問題なく使えます。
ということで、あっさりとTensorFlowのモバイル化は終了。
あとは、外で使えるようなものを作ることですね。何を作りましょうか・・・
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