TensorFlowでネギを見分ける その1 [Default is /usr/bin/python]: www.tensorflow.org. January 30, 2020 — Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown". -rw-rw-r-- 1 terryky terryky 19761050 2月 1 15:45 benchmark-lib.a GitHub, tensorflow v2 のBatchNormalizationを使うと参考書のGAN訓練(tf1…, Azure Custom Visionで訓練したモデルをローカルのTensorflow環境でササッと…, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Kera…, tensorflow v2 のBatchNormalizationを使うと参考書のGAN訓練(tf1.x)が失敗した話, icrawlerで収集したデータをGoogle Cloud Storageに保管し、Google Colabにマウントする, 筆者の手元のラズパイは購入直後に入れたままのRaspbianそのままだったが、pip3で一発だった。このあたりはとっても便利。, 予めLaptop側でエクスポートしたModelをコンバートして、.tfliteに変換する。, Define and Runの頃のtensorflowっぽい動きのような気がする。, とはいえ上記のサンプルコードではあまりに味気ない。ちょうど前エントリで画像分類モデルを動かすコードを書いていたので、これをまんまtfliteに書き換える。, また、推論ライブラリについては、意外とお作法はDefine and Runっぽい順番に回帰するのが面白いところ。tflite以外だと, とまぁ一区切りはついたのだが、実は連休で検証しきれなかったガジェットがまだあるので、推論廻りはまた何か試してみる、かもしれない。.  ラズパイで使うための TensorFlow Lite ライブラリをビルドします。, あらかじめ Bazel をインストールしておきます。 Inherited 'common' options: --isatty=1 --terminal_columns=161

ラズパイ4で TensorFlow Lite GPU Delegate を動かす方法については前回記事をご参考ください。 また、ちょうどこのタイミングで Raspberry Pi OS 64bit版 がリリース され 3 、ラズパイ4が備える 64bit アーキCPU の本来の性能が出せる状態になりました。 Inference: given a 1s audio input, we can apply a speech command recognition model to get probabilities for four categories (“yes”/“no”/“silence”/“unknown”). WARNING: --batch mode is deprecated. WARNING: Waiting for server process to terminate (waited 5 seconds, waiting at most 60) Resolving deltas: 100% (661446/661446), done. TensorFlow LiteをKotlinから使う 2/3 . patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/gl_program.cc
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニング開発環境 以下の記事でRaspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境の構築方法を紹介しました。 記事の最後の方に、自前データの学習から、学習したニューラルネットワークで判別まで実施できる自前のパッケージ「tens… こんにちは。らずべりーです。 先日TensorflowとKerasの環境構築をしていたのですが、 plant-raspberrypi3.hatenablog.com 今日、Tensorflowについて調べていたら、モバイル用のTensorflowLiteなるものが公式からリリースされているのを知りました。最新版ではラズパイのサポートが追加されてい … $ ./gl2posenet, (2020/06/27追記) 上記の記事内に書かれているコードは、コンサイス、かつ、とても分かりやすくて …  以降、r2.2以前向けの記述を取り消し線で消しつつ、r2.3 以降向けの記述を追記しています。, さらに、64bit版のラズパイOSがリリースされたことに伴い、ラズパイ4を32bitではなく64bitで動かす想定で記述内容を更新しています。同じ aarch64 なので、ラズパイ4だけでなくJetson nano や Coral Devboard でも同じ手順を踏めば GPUDelegate を動かすことができます。, なお、GPUDelegate使用した場合と使用しない場合の性能変化は、別途この記事にまとめていますので、併せてご覧頂ければと思います。, ラズパイで TFLite GPU Delegate アプリを動かすまでの手順として、大きく2つのステップを踏みます。 今日、Tensorflowについて調べていたら、モバイル用のTensorflowLiteなるものが公式からリリースされているのを知りました。最新版ではラズパイのサポートが追加されているそうです。. GPUDelegate 有効にした状態で、posenet の推論にかかる処理時間は 1544[ms] でした。, (ご参考)  ここの設定はデフォルト設定で大丈夫だと思いますので、Enterを連射してください。, configure 設定が終わると、ビルドが始まります。しばらく待つと、libtensorflow-lite.a Tensorflow Lite 本体のライブラリである libtensorflowlite.so と、GPUDelegateを使うためのライブラリである libtensorflowlite_gpu_delegate.so が出来上がるはずです。, Tensorflow r2.0 はこちら We use multi-threads for inference. ★ここでEnterを数回押してください★ It can capture smiling faces and record them automatically. What is going on with this article? |  ・(step2) ラズパイでサンプルアプリをコンパイル、上記 TFLite GPUDelegate ライブラリをリンク、実行, ホストPCとして x86_64 Ubuntu 18.04 で作業しました。 $ chmod 755 bazel-0.26.1-installer-linux-x86_64.sh Pre-processing: we use a sliding window to store the latest 1s audio data, with 512 frames different from the last recording. # aarch64向けに Tensorflow Lite ライブラリをビルド (libtensorflowlite.so), # aarch64向けに GPU Delegate ライブラリをビルド (libdelegate.so), aarch64向けに、コマンド一発で「TensorflowLiteライブラリ」と「GPUDelegateライブラリ」をクロスビルドする, # GPUDelegate 有効版 TensorFlow Lite ライブラリをビルド, ============================================, # ホストPCからラズパイのホームディレクトリにscpしたライブラリを ~/lib へ移動, # ホストPCでビルドした TFLite ライブラリをアプリと同じディレクトリにコピー, Azure×コミュニティ「Azure Rock Star Community Day」イベントレポート, ・Coral Edge TPU Dev Board で TensorFlow Lite GPU Delegate V1(OpenGLES) を試す, ・Coral Edge TPU Dev Board で TensorFlow Lite GPU Delegate V2 (OpenCL) を試す, you can read useful information later efficiently. $ cp ~/libtensorflow-lite.a . The TensorFlow Lite core interpreter is now only 75KB in size (vs 1.1 MB for TensorFlow) and we're seeing speedups of up to 3x when running quantized image classification models on TensorFlow Lite vs. TensorFlow. Smaller inputs significantly reduce the inference time, as shown in the table below.  どのバージョンの TensorFlow をビルドしたいかによって、インストールする Bazel のバージョンも変える必要があります。今回は TensorFlow 2.0 2.3をベースに作業を行うため、Bazel 0.26.1 Bazel 3.1.0をインストールします。, Bazel 0.26.1 はこちら

patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/gl_sync.cc Iago Toral:「(現状OpenGLESの実装は) WorkGroupが1個しか動かないようにハードコーディングしてるよ。この数を増やして並列度を高めれば性能あがるだろうから、そのうち調べないとね」, 現状のOpenGLES実装は、GPUハードが持つ演算性能全てを引き出しているわけではないようです。開発者の方も OpenGLES の性能チューニングの必要性を認識されているとのこと。期待して待とうと思います。.  ただ、対応ピクセルフォーマットが YUYV (YUV422) 決め打ちなので、カメラによっては動かないかもしれません。 (略) $ ./tensorflow/lite/tools/make/download_dependencies.sh, ホストPCで作った libtensorflowlite.so と libtensorflowlite_gpu_delegate.so は、ラズパイのホームディレクトリに scp しました。これを、パスの通った場所へ移動します。 WARNING: Running Bazel server needs to be killed, because the startup options are different.

In order to reduce memory and speed up execution, we leveraged the TensorFlow model optimization toolkit's. Example of the bounding box and 6 landmarks. こんにちは。らずべりーです。 先日TensorflowとKerasの環境構築をしていたのですが、 plant-raspberrypi3.hatenablog.com 今日、Tensorflowについて調べていたら、モバイル用のTensorflowLiteなるものが公式からリリースされているのを知りました。最新版ではラズパイのサポートが追加されてい … 合計 28696 $ git clone https://github.com/terryky/tflite_gles_app.git

-rw-rw-r-- 1 terryky terryky 9618448 2月 1 15:45 libtensorflow-lite.a, 2.1.2 で作った libtensorflow-lite.a libtensorflowlite.so と libtensorflowlite_gpu_delegate.so をラズパイ実機へ scp します。 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away.  なお、今回のサンプルは、これらのヘッダが $HOME/work/tensorflow 以下にダウンロードされている前提で Makefile が書かれているのでご注意ください。(下記手順通りの場所に git clone すれば大丈夫です), Tensorflow r2.0 はこちら  GPUDelegateを使うことによる速度変化については、こちらの記事 に詳細をまとめていますので、併せてご欄頂ければと思います。, アプリを実行すると、下記のようなウィンドウが表示されると思います。各関節の位置が正しく認識できていますね。 patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/kernels/conv.cc Receiving objects: 100% (817557/817557), 469.27 MiB | 5.79 MiB/s, done. It reduced the input size while keeping the useful information. © DMM.com LLC みんなラズパイで しよう? 合同会社 2018/06/09 縛りの勉強会! 夏の大 祭り!. INFO: Starting clean (this may take a while). © DMM.com LLC 古川新 自己紹介 合同会社DMM.com CTO室所属 同 AI部で機械学習エンジニアもしています Blog: © DMM.com LLC なんでラズパイで動かすの? で集めたビッグなデータをどう活用してますか? サーバで予測をするのが本当に最適解? ラズパイの演算リソース、持て余してるんじゃない? ラズパイでデータ集めて、 ラズパイで予測してもいいんじゃないの? 時間がないので、以降は動かす前提で話します(丸投げSorryです), © DMM.com LLC どうやって動かすの 方法①   パッケージを  ラズパイ向けに ソースから自分で ビルドする, © DMM.com LLC って何? 一言で 、 、ラズパイで動く リソース成約のある環境に最適化された 軽い. Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニング開発環境 以下の記事でRaspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境の構築方法を紹介しました。 記事の最後の方に、自前データの学習から、学習したニューラルネットワークで判別まで実施できる自前のパッケージ「tens… $ ./tflite_gles_app/tools/scripts/tf2.0/build_libtflite_r2.0_with_gpu_delegate_rpi.sh, スクリプトを実行すると、TensorFlow のソースコードを GitHub からダウンロードし、その次に configure コマンドによるプロンプト待ちになります。 ブログを報告する, scikit-imageのメモシリーズ途中ですが、息抜きで、PythonでTwi…, これはうれしいニュース! japan.zdnet.com Pete Warden氏はTen…, 「TensorFlow」が「Raspberry Pi」を正式にサポートしたそうです!, Raspberry Pi 4&Raspbian BusterでOpenCV-Pythonをインストール. Why not register and get more from Qiita?

Please specify the location of python. Help us understand the problem.

$ git checkout r2.0 週末の朝、5時に目が覚めた。Tensorflow Liteをラズパイ上でビルドしてみるこにした。, Build TensorFlow Lite for Raspberry Pi  |  TensorFlow, メモリー不足でスワップしてしまい、ビルドが止まった。ビルドスクリプト内の make -j 4を make -j 2にしたり、スワップに入ったらCtrl-Cでブレークしビルド再開など、苦し紛れに中断再開を繰り返したら、なんとか30分程度でビルド出来た。, ビルド途中、見慣れたキーワードがいくつか:spectrogram, mfcc... これって、音声キーワード検知「OK Google!」関連かなー?最近、CNN前段の前処理用にJavaのJTransformsライブラリを使ったSpectrogramのコードを書いたが、その処理が、TensorFlow Lite自身でも出来るとは、非常に興味深い。, これまで、PythonやKotlin/JavaでTensorFlow/TensorFlow LiteのAPIを利用してきたが、今回は、AIカメラ関連でOpenCVと組み合わせ、C++のAPIを使ってみたい。映像と音のAI。, 注)ラズパイのスワップ領域を増やす、C++でTensorflow-Liteを利用する詳細については、以下が役にたちそう: Additionally, you can use speech commands to interact with it. 注)ラズパイのスワップ領域を増やす、C++でTensorflow-Liteを利用する詳細については、以下が役にたちそう: Raspberry PiでTensorFlow Liteを使ってみる - Weblog on mebius.tokaichiba.jp. $ cd tflite_gles_app/gl2posenet $ wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.26.1/bazel-0.26.1-installer-linux-x86_64.sh (configure) press ENTER-KEY several times. In our application, the original image size captured from the camera is 640x480, so we resized it to 160x120. $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git また、TensorFlowの軽量でクロスプラットフォームのソリューションであるTensorFlow Liteの最新のアップデートを共有し、訓練されたMLモデルをモバイルデバイスやその他のエッジデバイスに導入しています。 AndroidとiOSの既存のサポートに加えて、Raspberry Piのサポート、ops /モデル(カスタム操作を含む)に対するサポートの強化、開発者がTensorFlow Liteを自分のアプリケーションで簡単に使用する方法について説明します。 TensorFlow Liteコアインタプリタのサイズは現在75KB(TensorFlowの場合は1.1MB)で、TensorFlow LiteとTensorFlowの両方で量子化画像分類モデルを実行すると、最大3倍のスピードアップが見られます。, Introduction to TensorFlow Lite  |  TensorFlow, 学習済みモデルを専用のフォーマット(.tflite)に変換して使用するらしいので、リアルタイム画像認識などにはこちらのほうがよいのかもしれませんね。, plant-raspberrypi3さんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog  このサンプルアプリは、ラズパイにUSBカメラがささっていればカメラ映像で姿勢認識するように作っています。 We're also sharing the latest updates to TensorFlow Lite, TensorFlow's lightweight, cross-platform solution for deploying trained ML models on mobile and other edge devices. $ cd ~/work  ホストPCで作った libtensorflow-lite.a libtensorflowlite.so と libtensorflowlite_gpu_delegate.so を使ってアプリをビルドしていきます。, ラズパイにインストールされている OpenGLES ライブラリが ver 3.0 のままだと GPUDelegate は動かせないので、最新版に更新します。, 念のため、OpenGLES 3.1 が使える状態になっていることを確認しておきましょう。, 今回のサンプルアプリは TFLite の C++ APIを叩きます。これに必要なヘッダファイルをダウンロードします。 The compression ratio can be 4 or 2 depending on its original size. We cut half the channels. $ git clone https://github.com/terryky/tflite_gles_app.git Tensorflow liteをinstallしていく。先にMacOS環境で動作確認してからラズパイに移植しようと思っていたので、両方のInstall方法を確認した。 手順は下記を参照のこと。 Python quickstart | TensorFlow Lite. # TFLiteライブラリビルド用のスクリプトをGitHubから取得 Additionally, you can use speech commands to interact with it.  今回のサンプルアプリでは、アプリビルドに必要なライブラリを探すのに ~/lib を見に行くように設定していますので、ライブラリを ~/lib へ移動させます。また、アプリ実行時にこの Shared ライブラリを発見できるよう、環境変数 LD_LIBRARY_PATH にライブラリ検索パスを追加しておきます。, Tensorflow r2.0 はこちら We resized the original image captured from the camera with its length-width ratio fixed. (2020/06/27) Tensorflow r2.3用に記述内容を全面修正しました。, ラズパイ4の OpenGLES はリリース当初 ver 3.0 でしたが、2020/1月に ver 3.1 にアップデートされました。 https://iotlt.connpass.com/event/85076/.   Apply a face detection model to detect whether there is a face in the given image. $ cd ~/work   ・Coral Edge TPU Dev Board で TensorFlow Lite GPU Delegate V2 (OpenCL) を試す, 本記事はもともと Tensorflow r2.0~r2.2 を前提に書いたものですが、Tensorflow r2.3 用に記述内容を全面更新しました。というのも、これまでラズパイやJetson nano用に GPUDelegateライブラリをクロスビルドするには、Tensorflow Lite 本体のソースや Makefile にパッチをあてる必要があったものが、Bazel コマンド一発でクロスビルドできるようになったからです。 $ sudo ./bazel-0.26.1-installer-linux-x86_64.sh, GPUDelegateライブラリをビルドする手順として、Android用とiOS用に関しては 公式サイトに記載があります。, ですが、ラズパイのように一般的なLinux用の GPUDelegateライブラリをビルドするのはいろいろと面倒 (詳細を知りたい方はこちら) です。 It can capture smiling faces and record them automatically. # r2.0 ブランチを使う $ make TARGET_ENV=raspi4 TFLITE_DELEGATE=GL_DELEGATE Consider using --async if the clean takes more than several minutes. patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl_delegate.cc remote: Counting objects: 100% (11/11), done. If there is a face, crop it from the original image. You have bazel 0.26.1 installed.  その場合は USBカメラぬいてください。すみません。, アプリビルド時に、TFLITE_DELEGATE を指定せずに make すると GPUDelegateを使わないバージョンとしてアプリをビルドすることができます。, GPUDelegate を使わない場合のスクリーンキャプチャはこちら。こちらも関節位置は正しく認識できています。

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