Coral TPU開梱からインストールまでの流れ
驚きです、予定通りの日程で届きました。
驚きです。
アメリカから発送されたCoral TPUが予定された日程通りに届きました。
届いたパッケージを見てびっくり。
これでよく届いたな、ヤマトは凄い。
6月21日にネットで申し込み、
6月22日に成田に向けて発送され6月24日に成田に到着し、
6月26日に無事手元に届きました。
届いたパッケージの面面にはアメリカから日本までを担当したUPSが貼ったと思われる届け先の住所は僕がネットに入力した住所どおりの記載が印刷されていました。
ところが日本に届いたのちに貼ったと思われるヤマトの伝票の住所は、なんと郵便番号と県名と僕の名前がアルファベットで書かれているだけでした。
ひえ〜、これでも届くんだ。
ヤマト運輸恐るべし。
さて、開梱です。
それでは中身の確認をしていきます。
パッケージには、適合証明書が入っていました。
これにはちょっと驚きました。
さて、Coral TPUを取り出しましょう。
箱の表面はこんな感じです。
これが裏面です。
中身はコレ。 Coral TPU本体とUSBケーブルが入ってます。
本体の裏はこんな感じです。 表面を見てみたかったですね。
入っていた説明書はコレ。
インストール開始
昨日の記事に書きましたようにRaspberryb Pi 4に旧名RaspbianであるRaspberry Pi OSの最新版をインストールしました。
箱から取り出したCoral TPUをRaspberry Pi4の横に置いたのが下の写真です。
Coral TPUの小ささが良く判ります。
後ろにあるのはRaspberry Pi4用の15インチモニタです。
Coral TPUをRaspberry Pi4のUSB 3.0のポートに接続します。
USB 3.0のポートはRaspberry Pi4の本体真ん中の青色のポートになります。
それでは、Raspberry Pi4に必要なソフトをインストールしていきましょう。
まずは、Raspberry Pi4で動くPythonのバージョンを3.7に変更します。
Raspberry Pi4には、Python2とPython3が入っており、デフォルトではPython2が動くようになっています。
Coral TPUを動かすためには、Python3に切り替える必要があります。
ターミナルから以下のコマンドを入力してリンク先の変更を行います。
sudo unlink python
sudo ln -s python3 python
Edge TPU runtimeをインストールします。
ターミナルから以下のコマンドを入力します。
コマンドの中にlibedgetpu1-maxとありますが、これはCoral TPUを最大周波数で使うためのもので、標準周波数で使う場合には、maxをstdに変更する必要があります。
echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list
curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-get update
sudo apt-get install libedgetpu1-max
次に、TensorFlow Lite Libraryをインストールします。
ターミナルから以下のコマンドを入力します。
今回RaspbianのBusterということでデフォルトのPython環境がPython3.7環境となっています。ARM32のPython3.7のwhlを取得してきてインストールします。
wget https://dl.google.com/coral/python/tflite_runtime-1.14.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
pip3 install tflite_runtime-1.14.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
インストールは以上で終了です。
簡単ですよね。
では、インストールが正常にできたかどうかをサンプルデータを使って確認しましょう。
Githubからサンプルコードをダウンロードし、あの有名なインコ画像を使った推論を行って結果の確認をします。
ターミナルから以下のコマンドを入力します。
mkdir coral && cd coral git clone https://github.com/google-coral/tflite.gitcd tflite/python/examples/classification bash install_requirements.sh
python3 classify_image.py \
--model models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite \
--labels models/inat_bird_labels.txt \
--input images/parrot.jpg
結果を下の写真に示します。
Ara macao (Scarlet Macaw): 0.77734という結果になり、コンゴウインコと推定しています。
成功です。
Coral TPUを動かすためのソフトのインストールが正常に終了したことで本日のミッションは終了です。
明日からは現実の世界における色々なモノの推定をしてみようと思います。
では、また。
