intel_NCAPPZOO_exampleのルーチンノート

NCSロード用にコンパイルされたgraphの表示方法

ai@ai-usb:~/ai_ws$ find -name graph ./ncappzoo/caffe/GoogLeNet/graph ./ncappzoo/caffe/TinyYolo/graph ./ncappzoo/caffe/SqueezeNet/graph ./ncappzoo/caffe/SSD_MobileNet/graph ./ncappzoo/caffe/GenderNet/graph ./ncappzoo/tensorflow/mobilenets/graph ./ncsdk/examples/caffe/GoogLeNet/graph ./ncsdk/examples/caffe/AlexNet/graph ./ncsdk/examples/caffe/SqueezeNet/graph ./ncsdk/examples/tensorflow/inception_v3/graph ./ncsdk/examples/tensorflow/inception_v1/graph
graphファイルが表示されると、NCSDKで提供されているコンパイルツールで元のニューラルネットワークファイルegがコンパイルされていることがわかります.caffemodel+.prototxt –> graph. 質問:graphファイルは何に使いますか.答:NCSにロードして推理するためのもので、ロード方法はpythonAPIを参照します.

Step 2: Load a graph file onto the NCS device
def load_graph( device ):
    # Read the graph file into a buffer.
    with open( GRAPH_PATH, mode='rb' ) as f:
        blob = f.read()

    # Load the graph buffer into the NCS.
    graph = device.AllocateGraph( blob )

    return graph

参照battery-powered-dl-engine

ncappzooのexamplesの使用方法

1.対応するdemoフォルダに入ります。

pythonAPI DEMO: /ncappzoo/apps
Caffe DEMO: /ncappzoo/caffe
TensorFlow DEMO: /ncappzoo/tensorflow

2.ディレクトリの下のrunを実行する.pyファイルでいいです。(初めて実行した場合はmakeを先に実行)

各DEMOにはmakefileが対応しており、makeを実行すると「対応する」ニューラルネットワークモデルがネットワークから自動的にダウンロードされ、NCSDKのツールでNCSデバイスにロードできるgraphファイルにコンパイルされる.

3.image-classifierを例に:

実行例cd aiのみws/ncappzoo/apps/image-classifier/ ./run.py
or cd aiを初めて実行するws/ncappzoo/apps/image-classifier/ make ./run.py

発見されたバグ:

ncappzooまたはncsdkのexamplesのみを単独で実行する場合は、ROSのsetupを削除する必要がある.bashは端末を開くことができます.次のエラーが発生します.

Traceback (most recent call last):
  File "./run.py", line 9, in 
    import cv2
ImportError: /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so: undefined symbol: PyCObject_Type

geditで開く.bashrcファイル

#でコメントする:(ROSに関する)#source /opt/ros/kinetic/setup.bash#source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

新しい端末を開き、それまでの方法(対応するディレクトリに入りrun.py)を実行すればよい

陽光明媚備蓄2018-01-25日

AgeNet年齢推定Demo:

NCSデバイスcd~/aiを挿入ws/ncappzoo/caffe/AgeNet/make run(初回のみ)./run.py
説明:このDemoは実行時にネットワークから227*227の顔画像をダウンロードし、自分のディレクトリの下に保存します(~/ai_ws/ncappzoo/caffe/AgeNet/image.jpg)、runを開くことができます.pyファイル表示:46行、画像をダウンロードするアドレスです.
実行結果(ネットワークからimage.jpgをダウンロードした部分にコメントしました):ai@ai-usb:~/ai_ws/ncappzoo/caffe/AgeNet$ ./run.py Device 0 Address: 1 - VID/PID 03e7:2150 Starting wait for connect with 2000ms timeout Found Address: 1 - VID/PID 03e7:2150 Found EP 0x81 : max packet size is 512 bytes Found EP 0x01 : max packet size is 512 bytes Found and opened device Performing bulk write of 865724 bytes… Successfully sent 865724 bytes of data in 89.961487 ms (9.177469 MB/s) Boot successful, device address 1 Found Address: 1 - VID/PID 03e7:f63b done Booted 1 -> VSC
——- predictions ——– the age range is 25-32 with confidence of 99.9% ai@ai-usb:~/ai_ws/ncappzoo/caffe/AgeNet$

陽光明媚備蓄2018-01-25日