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。 Example of the bounding box and 6 landmarks. 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. With the cropped face image, apply a facial attribute classification model to measure if it is a smiling face. © 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. It reduced the input size while keeping the useful information. -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。 We used 4 output channels of the last fully-connected layer than the usual 12 as we only need 4 categories. $ git checkout r2.0 INFO: Found applicable config definition build:v2 in file /home/terryky/work/tensorflow_r2.0/.bazelrc: --define=tf_api_version=2 --action_env=TF2_BEHAVIOR=1 # 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. patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/gl_errors.cc Consider using --async if the clean takes more than several minutes. | patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/gl_sync.cc If there is a face, crop it from the original image. $ cd tensorflow You have bazel 0.26.1 installed.  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 $ cd ~/work # TFLiteライブラリビルド実行  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。 patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/gl_buffer.cc © DMM.com LLC こういうやつ とは このスライドは約 秒で スキップされます Android™, iOS™, © DMM.com LLC 分クッキング 以下の実行方法は今後変更される可能性があります。 最新の情報は公式ドキュメントを参照してください。, © DMM.com LLC クロスコンパイル MacBook Pro 2015上のUbuntuコンテナで1分くらい をラズパイ 向けにコンパイルします。 ができます。, © DMM.com LLC コーディング モデルを実行する、 プログラムを実装する モデルを読み込んで、 インタプリタに データを入力して実行するだけです。, © DMM.com LLC ビルド ネイティブコンパイルは下記参考。 $ cd ~ $ git, © DMM.com LLC 実行したいモデルの変換 tf.contrib.lite.toco_convertで、 の を モデル に変換する SavedModel, © DMM.com LLC 完成! いざ実行! のビルド 実行ファイルのビルド モデルデータの準備, © DMM.com LLC 実行エラーでました エラー例 Didn't find custom op for, © DMM.com LLC 大体はフリーズすれば 変換前にフリーズすればだいたい解決する。 任意のカスタムオペレーションは実装可能だが、めんどくさい。 推論だけが目的であれば、フリーズするといい。 とかは 側で処理書いたほうが早い。   フリーズ方法. 幾つか留意点が有るので記載する。 Please specify the location of python. 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… remote: Counting objects: 100% (11/11), done. In order to reduce memory and speed up execution, we leveraged the TensorFlow model optimization toolkit's.   ・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。 TensorFlowをAndroidやiOSで使えないかな?と調べてみると、TensorFlow Liteというキーワードが見つかります。 そこでTensorFlow Liteについて調べてみると、様々な疑問が浮かんでは消え、浮かんでは消えすると思います。 そこで今回は、 January 30, 2020 — patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl_delegate.cc Branch 'r2.0' set up to track remote branch 'r2.0' from 'origin'.  この GPU Delegate は、さらに V1(OpenGLES) と V2(OpenCL) とがあり、V1 は OpenGLES 3.1 が使える環境であれば動かすことができます。V2は OpenCL が使える環境での動作を想定していますが、OpenCLが使えない環境では自動で V1 相当の OpenGLES で動作するようになっています。ラズパイ4 や Jetson nano には OpenCL 環境は提供されていませんが、この自動フォールバック機能があるので、GPU Delegate V2を使っておけば大丈夫 です。, 今回のOpenGLESアップデートにより、この GPU Delegate をラズパイ4で動かせるようになったわけですが、果たして、GPUを活用することでTensorFlow Lite の推論時間を短縮することができるでしょうか。, 本記事は、ラズパイ4の OpenGLES 3.1 環境で TensorFlow Lite GPU Delegate を動かす手順についてまとめます。その後、GPU Delegate 有無による性能差比較結果についてもふれます。, 題材として Posenet による姿勢推定を用うこととし、結果表示も OpenGLES で行います。 It can capture smiling faces and record them automatically. # TFLiteライブラリビルド用のスクリプトをGitHubから取得 patching file tensorflow/lite/tools/make/Makefile We try to make the image size less than 160x160 (the original designed size is 320x320). Cloning into '/home/terryky/work/tensorflow_r2.0'... The TensorFlow Lite model size is about 1.9 MB after compression. 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. | -rw-rw-r-- 1 terryky terryky 19761050 2月 1 15:45 benchmark-lib.a $ cd tflite_gles_app/gl2posenet patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/gl_call.h  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。 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 … $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git $ scp ~/work/tensorflow_r2.0/tensorflow/lite/tools/make/gen/rpi_armv7l/lib/libtensorflow-lite.a pi@192.168.11.11:/home/pi/, ここからはラズパイ実機上での作業となります。 WARNING: Running Bazel server needs to be killed, because the startup options are different. Posted by Lucia Li, TensorFlow Lite InternWe’re excited to showcase the experience of building a Smart Photo Booth application on Raspberry Pi with TensorFlow (we're not open-sourcing the code yet).  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  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 We used 4 output channels of the last fully-connected layer than the usual 12 as we only need 4 categories. In our application, the original image size captured from the camera is 640x480, so we resized it to 160x120. # r2.0 ブランチを使う (configure) press ENTER-KEY several times. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown". Checking out files: 100% (19378/19378), done. TensorFlow Liteはラズパイで3分ならぬ1分で動かせます、という話。 この資料は「IoT縛りの勉強会!IoTLT × IoT ALGYAN(あるじゃん) 夏の大LT祭り! Thanks to the Tensorflow Lite framework, we built the application to easi…, January 30, 2020 最近はAndroidの開発はkotlinだ!という風潮が強いので、AIを勉強し始めたばかりの私が、TensorFlow Liteをkotlinで使ってみたよ。 2018.08.17. 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. WARNING: Waiting for server process to terminate (waited 5 seconds, waiting at most 60) We cut half the channels. TensorFlowをAndroidやiOSで使えないかな?と調べてみると、TensorFlow Liteというキーワードが見つかります。 そこでTensorFlow Liteについて調べてみると、様々な疑問が浮かんでは消え、浮かんでは消えすると思います。 そこで今回は、 Inference: given a 1s audio input, we can apply a speech command recognition model to get probabilities for four categories (“yes”/“no”/“silence”/“unknown”). Inherited 'common' options: --isatty=1 --terminal_columns=161 # サンプルアプリのソースをGitHubから取得 ---------------------------------------------------- # GPUDelegate 有効版 TensorFlow Lite ライブラリをビルド We use multi-threads for inference. とりあえずラズパイ実機上のホーム直下にコピーしておきます。, Tensorflow r2.0 はこちら Apply a face detection model to detect whether there is a face in the given image. Pre-processing: we use a sliding window to store the latest 1s audio data, with 512 frames different from the last recording. $ ./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。 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. Thanks to the Tensorflow Lite framework, we built the application to easi…, https://blog.tensorflow.org/2020/01/photobooth-lite-on-raspberry-pi-with-tensorflow-lite.html, https://1.bp.blogspot.com/-3Gq9uPh1hEU/Xi8mn6_88KI/AAAAAAAACoM/EQ4vT-hLwawydjNGQ1dlzkAjafuij_Y_ACLcBGAsYHQ/s1600/gif1.gif, PhotoBooth Lite on Raspberry Pi with TensorFlow Lite, Build, deploy, and experiment easily with TensorFlow. ---------------------------------------------------- It can capture smiling faces and record them automatically. 幾つか留意点が有るので記載する。 Illustration of the Smart Photo Booth application running in real time. patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/gl_program.cc  ・(step1) 最初にホストPCで TFLite GPUDelegate ライブラリを armv7l aarch64 クロスビルドし、それをラズパイ実機にコピー  いろいろと試行錯誤した結果、コマンド一発でビルドできるようなスクリプトを用意しましたので、それを使います。, 一方、ラズパイのように一般的なaarch Linux向けにビルドするには、公式サイトには記載されていませんが、Bazel コマンドの引数として --config=elinux_aarch64 オプションを付与すればOKです。, シンブルな手順でビルドできるようになったので、上記コマンドを素直に入力してもそんなに負担にならないのですが、もっと気軽にコマンド一発で GPUDelegateライブラリをビルドできるようなスクリプトを用意しています。, Tensorflow r2.0はこちら Help us understand the problem.  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。 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。. # GitHub から TensorFlow のソースコードを取得 patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/gl_shader.cc Posted by Lucia Li, TensorFlow Lite InternWe’re excited to showcase the experience of building a Smart Photo Booth application on Raspberry Pi with TensorFlow (we're not open-sourcing the code yet). remote: Compressing objects: 100% (11/11), done.  ・(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。 $ cd ~/work [Default is /usr/bin/python]: build success. — www.tensorflow.org.  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。 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  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 remote: Total 817557 (delta 2), reused 9 (delta 0), pack-reused 817546 ---------------------------------------------------- Additionally, you can use speech commands to interact with it. ブログを報告する, Android、ラズパイ、Windows10やChromeブラウザー、これらの間…, 最近、TensorFlow LiteをAndroid上で動かす機会が多いが(エッ…, Raspberry PiでTensorFlow Liteを使ってみる - Weblog on mebius.tokaichiba.jp, ARCoreのサンプルを動かしてみて、やっぱり、これはコンテンツビジネスだと分かった. 合計 28696

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