RaspberrypiでもKerasで深層学習したい！ | Autumn-Color.com/ちょっとそこまで旅をします。

研究でRaspberryPi内に深層学習を簡単に行えるKerasをインストールすることになりました

KerasはバックグラウンドにTensorFlowを入れる必要がありますが以前にpipで簡単に入ることを聞いていたので余裕だと思っていましたがいろいろと罠がありました

なんとか入れることができたので導入の仕方と躓いたところを書いておきます

はじめに

導入の基本的な仕方はTensorFlowの公式に沿って行います

github.com

公式の導入方法

Install TensorFlow with pip

www.tensorflow.org

導入環境

Raspberrypi 3
Python 3.5.3

アップデートと仮想環境の構築

rasbianをインストールしてからはじめにやる儀式と仮想環境を作っていきます

まずはupdate等をしてパッケージを最新にします

アップデートしたら再起動をかけて落ち着きます

sudo apt update
sudo apt -y upgrade
sudo reboot

つぎにpythonなどをインストールします

sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv
sudo apt install libatlas-base-dev #numpyエラーの回避

libatlas-base-devをインストールしないとnumpyを使うときにエラーがでるので導入しておきます

仮想環境の作成

TensorFlow・Kerasを動かすための仮想環境(virtualenv)を作っていきます

#作成
virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

#起動
#"(venv) pi@raspberrypi:~ $ "となる
source ./venv/bin/activate

virtualenvの使い方は以下のサイトが良いと思います

Pythonの仮想環境を構築できるvirtualenvを使ってみる - Qiita

qiita.com

TensorFlow・Kerasの導入

ついにTensorFlowとKerasを入れていきます

TensorFlowの導入については公式とは異なる入れ方をします（理由は後述の躓いた点にて）

#TensorFlowのインストール
wget https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/download/v1.11.0/tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_armv7l.whl
pip install tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_armv7l.whl
rm tensorflow-1.11.0-cp35-none-linux_armv7l.whl

#Kerasのインストール
pip install keras

あとはPythonを起動してkerasをインポートしてあげてエラーがでなければおｋです

躓いた点

TensorFlowの導入公式の方法だと以下のように入れています
```
pip install --upgrade tensorflow
```
しかしこれを導入後、Kerasをインストールしインポートすると以下のエラーがでます
```
Using TensorFlow backend.
/home/pi/venv/lib/python3.5/importlib/_bootstrap.py:222: RuntimeWarning: compiletime version 3.4 of module 'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime version 3.5
  return f(*args, **kwds)
/home/pi/venv/lib/python3.5/importlib/_bootstrap.py:222: RuntimeWarning: builtins.type size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 432, got 412
  return f(*args, **kwds)
```
ネットで検索すると結構問題になっているようですどうやらtensorflowのプログラムの一部がpython3.4用でpython3.5では動かないかもというエラーのようです

そのため、TensorFlowのバージョンは最新ではありませんが、arm版でビルドしているものをインストールしました

https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/

※現時点(2018/11/27)では、1.11.0が最新でした
python3.6にしてからTensorFlowの導入 RaspberryPiは2.7と3.5がデフォルトではいっています個人的には3.5は古い印象があったのでpython3.6でインストールしようとやっていましたが罠がありました罠というのはKerasを動かすのに必要なScipyとh5pyのインストールですめっちゃくちゃ時間かかります回避方法として”apt-get”で入れる方法もありましたが、仮想環境では認識してくれず、結局scipyとh5pyのインストールをしてしまいます時間をかければ3.6でもTensorFlow・Kerasの環境構築ができますが、今回は見送りました
module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xa の回避
```
pip install numpy --upgrade
```

pipがサポートしている.whlを調べる方法 TensorFlowを入れるために.whlにて導入していますこれはどれでもいいわけではなく、pipがサポートしているものにものをインストールしなければなりません pythonを起動し以下のコマンドを打つと対応しているwhlを確認することができます

pi@raspberrypi:~ $ python
>>> from pip._internal.pep425tags import get_supported
>>> get_supported()
[('cp35', 'cp35m', 'linux_armv7l'), ('cp35', 'abi3', 'linux_armv7l'), ('cp35', 'none', 'linux_armv7l'), ('cp34', 'abi3', 'linux_armv7l'), ('cp33', 'abi3', 'linux_armv7l'), ('cp32', 'abi3', 'linux_armv7l'), ('py3', 'none', 'linux_armv7l'), ('cp35', 'none', 'any'), ('cp3', 'none', 'any'), ('py35', 'none', 'any'), ('py3', 'none', 'any'), ('py34', 'none', 'any'), ('py33', 'none', 'any'), ('py32', 'none', 'any'), ('py31', 'none', 'any'), ('py30', 'none', 'any')]

参考文献

TensorFlow, https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python3
Keras, https://keras.io/ja/

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