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Actualización de Tensorflow 1.1.0 en el contenedor Docker para Raspberry

Aprovechando la salida de la nueva versión estable de Tensorflow 1.1.0 he actualizado la imagen Docker para Raspberry de la que os hablé en el anterior artículo. Nuevos elementos: Pillow: Un fork de PIL (Python Image Library) que nos permite hacer diabluras con los ficheros de imágenes. H5py: El paquete h5py es una interfaz Pythonic para el formato de datos binarios HDF5 que permite almacenar grandes cantidades de datos numéricos, y manipular fácilmente los datos de NumPy.

Contenedor Docker para Raspberry y otros dispositivos ARM para experimentar con el aprendizaje automático

¿Quién dijo que solo se puede experimentar con Machine Learning si cuentas con grandes recursos? Esto no es del todo cierto, dependerá del grado de dificultad, la extensión de los datos y el enfoque del problema que abordemos. Cualquiera que tenga una modesta Raspberry puede comenzar a experimentar y aprender los fundamentos del aprendizaje automático de forma rápida y sencilla. Partiendo de las premisas del anterior artículo, traté de encontrar un contenedor Docker compatible con la arquitectura ARM de Raspberry, concretamente uno que me permitiese utilizar la biblioteca de código abierto Tensorflow de Google.