Comment installer TensorFlow sur votre Raspberry Pi

Comment installer TensorFlow sur votre Raspberry Pi

Aujourd'hui, nous allons vous montrer comment installer TensorFlow, l'un des frameworks d'apprentissage automatique les plus populaires, sur votre Raspberry Pi. Cette petite carte électronique très puissante est idéale pour les projets de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle. Mais avant de commencer à créer des modèles de réseaux de neurones et des applications intelligentes, vous devez d'abord installer TensorFlow sur votre Raspberry Pi. Dans cet article, nous allons vous guider à travers les étapes à suivre pour installer TensorFlow de manière réussie et démarrer vos projets de Machine Learning sur votre Raspberry Pi.

TensorFlow sur Raspberry Pi : Comment l'installer sans vous tromper

Parmi les outils les plus utiles pour les développeurs, figure TensorFlow, un programme créé par Google qui vous permet de générer des modèles d'apprentissage automatique. L'une des avantages les plus significatives de TensorFlow est sa compatibilité avec les appareils à faible consommation, tels que le Raspberry Pi. Ce petit ordinateur à carte unique est parfait pour utiliser l'intelligence artificielle dans vos projets sans complication.

Cependant, pour commencer à l'utiliser, il est nécessaire de réaliser un processus d'installation qui requiert de l'attention pour que cela fonctionne correctement depuis votre SBC. Dans les informations suivantes, vous trouverez tous les étapes à suivre pour y parvenir.

Requis pour utiliser TensorFlow sur Raspberry Pi

Avant de vous lancer dans l'installation du programme, il est fondamental que vous remplissiez certains requis, car le processus peut avoir des défis en comparaison avec un ordinateur de bureau, notamment en termes de capacité matérielle.

Le premier élément dont vous devez disposer est d'un système d'exploitation compatible avec TensorFlow. Bien qu'il soit disponible pour Ubuntu, Windows et macOS, il est plus recommandé d'utiliser Raspberry Pi OS, également connu sous le nom de Raspbian. La raison en est que cela s'adapte mieux aux fonctionnalités et aux exigences de votre Raspberry Pi.

Pour cela, vous pouvez télécharger le système d'exploitation depuis le site officiel, en cliquant sur le bouton de téléchargement. Ensuite, ouvrez l'installateur et sélectionnez le type de Raspberry Pi que vous possédez, la version du système d'exploitation et le stockage où il sera installé. Ensuite, appuyez sur Suivant et Enregistrer.

Un autre point à considérer est la mémoire RAM, qui doit être d'au moins 4 Go pour que cela fonctionne fluidement. De plus, il est également nécessaire que votre connexion Internet soit stable.

Avec la préparation adéquate, vous pourrez profiter des capacités de votre Raspberry Pi sans rencontrer d'inconvenients.

Installer TensorFlow sur Raspberry Pi étape par étape

Une fois que vous avez rempli tous les requis, le prochain étape est d'ouvrir la terminal de commandes pour commencer l'installation de TensorFlow.

Tout d'abord, vous devez appliquer le code «sudo apt-get update» et ensuite «sudo apt-get upgrade» pour vérifier que le système est à jour.

Ensuite, procédez avec les dépendances en utilisant le commande «sudo apt-get install python3-pip».

À ce stade, il y a un étape facultative que vous pouvez considérer, qui consiste à créer un environnement virtuel pour isoler les bibliothèques et les fonctions de TensorFlow. Pour cela, exécutez simplement «python3 -m venv my_tensorflow_env» et «source my_tensorflow_env/bin/activate».

À partir de là, vous avez la possibilité de choisir entre TensorFlow et TensorFlow Lite, cette dernière étant la version la plus adaptée pour Raspberry Pi.

Utilisez le commande «pip install --upgrade pip» et appliquez les codes suivants en fonction de votre choix :

Pour installer TensorFlow : «pip install tensorflow». Pour installer TensorFlow Lite : «pip install tflite-runtime».

Attendez que le processus d'installation se charge et vous pourrez commencer à utiliser TensorFlow. Pour exécuter et vérifier que tout fonctionne bien, utilisez le code «import tflite_runtime» et ensuite «print(tflite_runtime.__version__)».

Ici, il ne devrait pas y avoir d'erreur, donc il ne vous reste plus qu'à consulter la documentation de TensorFlow pour que vous puissiez employer cette technologie dans vos projets à partir de Raspberry Pi OS.

Comme vous le voyez, la méthode pour cette plateforme est similaire à celle des autres systèmes d'exploitation. N'oubliez pas que il y a de nombreuses fonctionnalités du Raspberry Pi que vous pouvez exploiter et utiliser ce type de programmes.

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