Software::Entwicklung
TensorFlow offiziell für Raspberry Pi unterstützt
TensorFlow, das Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz wird in Version 1.9 offiziell für den Raspberry Pi unterstützt.
FCC
Raspberry Pi 3 Model B
Eben Upton von der Raspberry-Pi-Foundation erklärte vor wenigen Tagen auf Twitter, dass mit dem Anfang Juli veröffentlichten TensorFlow 1.9 der Raspberry Pi als zusätzliche Plattform zu Linux, macOS, Windows, iOS und Android unterstützt wird. Durch eine Zusammenarbeit mit der Raspberry-Pi-Foundation stehen nun Binärpakete bereit, die über das PIP-Paketsystem oder auch per Docker installiert werden können. Voraussetzung dafür ist lediglich ein installiertes Raspbian in Version 9.0 oder höher.
Bereits seit rund zwei Jahren gab es auf GitHub inoffizielle Unterstützung für Tensorflow auf dem Raspberry Pi. Diese wird nun nicht mehr weiterentwickelt, der Entwickler verweist auf die offizielle Webseite von TensorFlow, die Informationen zur Installation und Unterstützung bei Problemen bietet.
TensorFlow ist eine leistungsstarke und sehr flexible Open-Source-Softwarebibliothek für numerische Berechnung von Datenflussgraphen. Die flexible Architektur ermöglicht einen einfachen Einsatz bei Berechnungen über eine Vielzahl von Plattformen auf CPUs, GPUs und TPUs und von mobilen Endgeräten über Desktops bis hin zu Clustern. TPUs sind von Google eigens entwickelte TensorFlow-Prozessoren, um Anwendungen im Rahmen von maschinellem Lernen zu beschleunigen.
TensorFlow wurde 2015 von Google unter die freie Apache-2.0-Lizenz gestellt. Google selbst setzt TensorFlow bei kommerziellen Produkten wie Spracherkennung, Gmail, Google Fotos, Google Maps und der Google Suche ein. Anfänglich existierten nur Programmierschnittstellen für Python und C++, ab TensorFlow 1.0 vom Februar 2017 kamen experimentelle Schnittstellen für Java und Go hinzu, die ab Version 1.5 als stabilisiert galten.
TensorFlow passt hervorragend zum Raspberry Pi, denn beide haben Wurzeln in Python. Der Bildungsauftrag der Raspberry-Pi-Foundation wird so auf Gebiete wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz ausgedehnt und kann ein neues Publikum für sich gewinnen.
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