如何使用 Android Things和TensorFlow 在物联网上应用机器学习

探索如何将 Android Things 与 Tensorflow 集成起来，以及如何应用机器学习到物联网系统上。学习如何在装有 Android Things 的树莓派上使用 Tensorflow 进行图片分类。

-- Francesco Azzola

致谢

编译自　|

https://www.survivingwithandroid.com/2018/03/apply-machine-learning-iot-using-android-things-tensorflow.html

作者　|　Francesco Azzola

译者　|　qhwdw 共计翻译：140篇 贡献时间：270 天

探索如何将 Android Things 与 Tensorflow 集成起来，以及如何应用机器学习到物联网系统上。学习如何在装有 Android Things 的树莓派上使用 Tensorflow 进行图片分类。

这个项目探索了如何将机器学习应用到物联网上。具体来说，物联网平台我们将使用Android Things，而机器学习引擎我们将使用Google TensorFlow。

现如今，Android Things 处于名为 Android Things 1.0 的稳定版本，已经可以用在生产系统中了。如你可能已经知道的，树莓派是一个可以支持 Android Things 1.0 做开发和原型设计的平台。本教程将使用 Android Things 1.0 和树莓派，当然，你可以无需修改代码就能换到其它所支持的平台上。这个教程是关于如何将机器学习应用到物联网的，这个物联网平台就是 Android Things Raspberry Pi。

物联网上的机器学习是最热门的话题之一。要给机器学习一个最简单的定义，可能就是维基百科上的定义

[1]

：

机器学习是计算机科学中，让计算机不需要显式编程就能去“学习”（即，逐步提升在特定任务上的性能）使用数据的一个领域。

换句话说就是，经过训练之后，那怕是它没有针对它们进行特定的编程，这个系统也能够预测结果。另一方面，我们都知道物联网和联网设备的概念。其中前景最看好的领域之一就是如何在物联网上应用机器学习，构建专家系统，这样就能够去开发一个能够“学习”的系统。此外，还可以使用这些知识去控制和管理物理对象。在深入了解 Android Things 的细节之前，你应该先将其安装在你的设备上。如果你是第一次使用 Android Things，你可以阅读一下这篇如何在你的设备上安装 Android Things

[2]

的教程。

这里有几个应用机器学习和物联网产生重要价值的领域，以下仅提到了几个有趣的领域，它们是：

◈ 在工业物联网（IIoT）中的预见性维护

◈ 消费物联网中，机器学习可以让设备更智能，它通过调整使设备更适应我们的习惯

在本教程中，我们希望去探索如何使用 Android Things 和 TensorFlow 在物联网上应用机器学习。这个 Adnroid Things 物联网项目的基本想法是，探索如何去构建一个能够识别前方道路上基本形状（比如箭头）并控制其道路方向的无人驾驶汽车。我们已经介绍了如何使用 Android Things 去构建一个无人驾驶汽车

[3]

，因此，在开始这个项目之前，我们建议你去阅读那个教程。

这个机器学习和物联网项目包含如下的主题：

◈ 如何使用 Docker 配置 TensorFlow 环境

◈ 如何训练 TensorFlow 系统

◈ 如何使用 Android Things 去集成 TensorFlow

◈ 如何使用 TensorFlow 的成果去控制无人驾驶汽车

这个项目起源于Android Things TensorFlow 图像分类器

[4]

。

我们开始吧！

如何使用 Tensorflow 图像识别

在开始之前，需要安装和配置 TensorFlow 环境。我不是机器学习方面的专家，因此，我需要找到一些快速而能用的东西，以便我们可以构建 TensorFlow 图像识别器。为此，我们使用 Docker 去运行一个 TensorFlow 镜像。以下是操作步骤：

1、 克隆 TensorFlow 仓库：

2、 创建一个目录（），它将用于保存这个项目中使用的所有文件。

3、 运行 Docker：

使用这个命令，我们运行一个交互式 TensorFlow 环境，可以挂载一些在使用项目期间使用的目录。

如何训练 TensorFlow 去识别图像

在 Android Things 系统能够识别图像之前，我们需要去训练 TensorFlow 引擎，以使它能够构建它的模型。为此，我们需要去收集一些图像。正如前面所言，我们需要使用箭头来控制 Android Things 无人驾驶汽车，因此，我们至少要收集四种类型的箭头：

◈ 向上的箭头

◈ 向下的箭头

◈ 向左的箭头

◈ 向右的箭头

为训练这个系统，需要使用这四类不同的图像去创建一个“知识库”。在 目录下创建一个名为 的目录，然后在它下面创建如下名字的四个子目录：

◈

◈

◈

◈

现在，我们去找图片。我使用的是 Google 图片搜索，你也可以使用其它的方法。为了简化图片下载过程，你可以安装一个 Chrome 下载插件，这样你只需要点击就可以下载选定的图片。别忘了多下载一些图片，这样训练效果更好，当然，这样创建模型的时间也会相应增加。