演算したりとか、もの凄く重い処理というイメージだし、実際重い。向きの話ではないが、学習済みのデータを読み込んで、予測を走らせたりするくらいならば十分出来る印象。遅いといっても、3倍くらいで、10倍とかそういう話ではないので、低電力でのんびり走らせるのであれば、使えなくはない。コンパイルを始めたら、半日かかったとか、そういう時代からすれば、5000円でスーパーコンピューターが買えているようなもので、凄い時代だよなあと。(歳バレネタ)で、インストール手順なのだが、正直、このサイトにバッチリ書いてあるので、あえて、語るほどでもない(笑)https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-piしかし、深層学習。中身に関しては、よくわからない。細かいところは正直、理解できる気がしないので、回帰分析の一種という大雑把なとらえ方で考えている。色々なアルゴリズムを組み合わせて、階層をつくって、データーを食わせてやると、確かに重みとバイアスの学習が行われて、値が収束していくのが分かる。判断してみたりしている。遊びだからこんな感じでいいのだ。そのまま使うと、結構頭を使うというか、解析モデルが分かってないと出来ないので、実際はラッパーライブラリを使っている。いうライブラリを使っている。方が全然早いしわかりやすかった。あー、ネット上でも、こんなにフワフワな深層学習ネタはあまりなさそう(笑)大体、数式を真面目に読まずにやってるんだから、こんな感じにしか書けない。偏微分とか、思い出せないよ...デタラメなニュース記事よりかはマシかなと思っていただければ幸い。とっかかりとしては、下の2冊がお勧め。実際動かす話だと、詳解~の方が早いが、オライリーの方が理論については読みやすい。新しいのが使いたいと思って試したことをまとめる。初心者向けではないです。使えるネタだと思います。片手間で十分だけど、時間を確保してください。結構な忍耐が必要そうです。クロスビルドを検討しましょう。新しいバージョンを使う。アップデートするのはリスクがあるので、nginxに内包して、ここだけで使用するように、ビルドする。指定するという方法でも割といける。準備なんにもビルドしたことがない環境の人は。後々、必要に応じて、ビルドに必要なライブラリをインストールする必要があるかもしれない。libなんとか-dev`とやってみる(いい加減..)。したら、こっちから取りな。