TensorFlow サポート - DigitalMediaProfessionals/dv-sdk GitHub Wiki

DMP はAI プロセッサをTensorFlow の一つのバックエンドとして登録して実装しました。Python で書かれた既存のTensorFlow アプリケーションは、そのままZIA C3 モジュールで実行できます。C/C++ アプリケーションもリビルド後に実行できます。

注: 最新のTensorFlow リリースは1.15.0ベースです。TensorFlow のサポートはZIA C3 モジュールでのみになります。ZIA C2モジュールでTensorFlow をサポートする予定はありません。

インストール

TensorFlow リリースパッケージ (C ライブラリとPython パッケージの両方があります) はDMP APTリポジトリに置かれます。DMP APT リポジトリを設定する手順については、このページを参照してください。

以前にtensorflow ALPHAパッケージをインストールした場合は、まず次のコマンドを実行して以前のパッケージをアンインストールしてください。

$ sudo python3 -m pip uninstall tensorflow

次に、以下のコマンドを使ってDMP APT サーバーから最新のリリースをインストールしてください。

$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade
$ sudo apt install zia-libtensorflow zia-python3-tensorflow

これらのコマンドはファームウェアとドライバをバージョン7.21.20191223（以降）に更新してから、tensorflow パッケージをインストールします。

TensorFlow のインストール後に、ネットワークの推論をお試しいただけます。

YOLOv3-tiny をすぐに試すには、DV SDK をこのページを参考にして更新してください。その後、下記のコマンドでアプリケーションを実行してください。

$ cd dv-sdk/application/YOLOv3TF
$ ./YOLOv3TF.py --image-dir ../bin/images_yolo/XPT/

このコマンドにより、bin/images_yolo/XPT 以下にあるすべての画像が処理され、推論結果がoutput ディレクトリ内に作成されます。（すべての画像を処理するには時間がかかります。）

以下の環境変数によりZIA C3 モジュール上でのTensorFlow による推論を高速化できます。環境変数の設定は電源オフするまで有効になります。

重みが定数であると仮定するか否かを切り替えられます。重みが定数であると仮定すると、TensorFlow が高速化されます。デフォルト値は0 です。

例えば、以下のコマンドでデモアプリケーションを高速化できます。

$ export TF_DMPDV_CONST_WEIGHTS=1
$ ./YOLOv3TF.py --image-dir ../bin/images_yolo/XPT/