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KI für den Raspberry Pi: Tensorflow macht’s möglich

Raspberry Pi 3 Model B+. (Foto: Raspberry Pi Foundation)

Das KI-Framework Tensorflow von Google unterstützt jetzt auch den Raspberry Pi. Machine Learning ist damit für den Einplatinen-Rechner kein Problem mehr.

KI-Lösungen auf dem Einplatinen-Rechner Raspberry Pi: Das ist mit dem neuen Update 1.9 des Machine-Learning-Frameworks Tensorflow ohne Probleme möglich.

Was ist Tensorflow?

Tensorflow ist ein von Google entwickeltes Machine-Learning-Framework. Ursprünglich wurde Tensorflow für den internen Bedarf bei Google entwickelt. Später wurde das Framework jedoch unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht. Genutzt wird Tensorflow hauptsächlich mit der Sprache Python. Denkbar sind aber auch Java, C oder Go.

Als Google Tensorflow veröffentlicht hat, sollte es auf so vielen Plattformen wie möglich laufen. Unterstützt wurden bislang Windows, macOS, Linux, iOS und Android. Die Entwicklung für den Einplatinen-Rechner war hingegen mit großem Aufwand verbunden, schreibt einer der Tensorflow-Developer auf Medium. Dank einer Zusammenarbeit mit der Raspberry-Pi-Foundation ist die Unterstützung jedoch ab der Version 1.9 geglückt.

Unglaubliche Raspberry-Pi-Projekte

Was alles mit dem Raspberry Pi möglich ist, zeigen euch bereits diese unglaublichen Projekte. Mit dem Open-Source-Framework erweitern sich die Möglichkeiten aber nochmal deutlich, da nun der Einsatz von KI und Machine Learning auf dem Minirechner denkbar einfach geworden ist. Wozu Tensorflow in der Lage ist, zeigen auch ein Großteil der Google-Lösungen. Denn bei vielen kommt das Framework bereits zum Einsatz. Etwa beim Google-Übersetzer oder der Bildersuche.

Magic Mirror: Spiegel zeigt Wetter und Nachrichten – dank Raspberry Pi
Der Spiegel zeigt zum Beispiel auch bevorstehende Jahrestage an. (Quelle: michaelteeuw.nl)

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Um loszulegen, benötigt ihr lediglich das Betriebsystem Raspbian ab der Version 9 auf eurem Raspberry Pi. Für die Entwicklung kommt ihr außerdem nicht um Python herum. Benötigt wird entweder die Version 2.7 beziehungsweise 3.4 oder neuer. Installieren könnt ihr Tensorflow mit dem Verwaltungswerkzeug „pip“ für Python. Mehr Details zur Installation findet ihr hier.

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