© 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. # r2.0 ブランチを使う 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！ $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git Post-processing: we average current inference result with previous ones.
INFO: Starting clean (this may take a while).
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。 |
build success. 最近エッジAIをよく見かけAI Readyスマホが登場しています。だからAI Readyスマホ（AI対応端末）は他の端末とは何が違うか気になってくるよね。それではAI対応端末の技術や事例を交えTensorFlow Liteを使ってAIアプリを作ってみるよ。 ・Coral Edge TPU Dev Board で TensorFlow Lite GPU Delegate V1(OpenGLES) を試す The compression ratio can be 4 or 2 depending on its original size.
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 -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。 Receiving objects: 100% (817557/817557), 469.27 MiB | 5.79 MiB/s, done.
$ git clone https://github.com/terryky/tflite_gles_app.git patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl/gl_errors.cc # アプリ実行 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 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） In training, we set the background volume to 0.3 to improve the noise tolerance of our model.
# GitHub から TensorFlow のソースコードを取得 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。 ・(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 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 … 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…
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： 一方で、推論にかかる処理時間は 214[ms] でした。ラズパイ4だと、GPUDelegate 使わないほうが速いようです。, ラズパイ４で TFLite GPU Delegate を動かす具体的な手順について書きました。 Additionally, you can use speech commands to interact with it.
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. remote: Enumerating objects: 11, done. remote: Total 817557 (delta 2), reused 9 (delta 0), pack-reused 817546 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). Additionally, you can use speech commands to interact with it. [Default is /usr/bin/python]: ラズパイとして初となる OpenGLES 3.1 Compute Shader がハングせずに動いたことは素直に感動しましたが、残念ながらその速度性能はCPUより７倍も遅いという残念な結果となりました。, ラズパイの Compute Shader 性能については、ラズパイ用OpenGLESライブラリの開発者と思われる方の興味深い発言がありましたので引用しておきます。, https://blogs.igalia.com/itoral/2020/01/17/raspberry-pi-4-v3d-driver-gets-opengl-es-3-1-conformance/, Jochen：「TFLite GPU delegate が CPU より３～４倍も遅いんだけど」 In our application, the original image size captured from the camera is 640x480, so we resized it to 160x120. 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. ---------------------------------------------------- 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 … 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。 $ 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。 Checking out files: 100% (19378/19378), done. 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ライブラリビルド用のスクリプトをGitHubから取得 # GPUDelegate 有効版 TensorFlow Lite ライブラリをビルド
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。. 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 ・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。 $ make clean 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 # 依存ライブラリのヘッダをダウンロード (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。 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
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