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[NEW] 2019/05/06

【ビルド版】NVIDIA Jetson Nanoで NVIDIA版 Caffe NVCaffeを GPUパワーで動かしてキモイ絵をモリモリ量産 【ビルド版】NVIDIA Jetson Nanoで NVIDIA版 Caffe NVCaffeを GPUパワーで動かしてキモイ絵をモリモリ量産

(NVIDIA Jetson Nanoで NV_Caffe Deep Learningをビルドして CUDAで DeepDreamを動かしてキモイ絵を生成する)

Tags: [Raspberry Pi], [電子工作], [ディープラーニング]






● NVIDIA Jetson Nanoで Google DeepDreamを動かしてキモイ絵を量産する

 Raspberry Piでも動かした事の有る DeepDreamを NVIDIA Jetson Nanoの GPUパワーで動かしてみます。

 下記はラズパイで Caffeを動かしたまとめ。

[NEW] 2018/08/04
【ビルド版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning Framework
【ビルド版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning Framework

  ラズパイで Caffe Deep Learning Frameworkをビルドして Deep Dreamを動かしてキモイ絵を生成する

[NEW] 2018/08/04
【インストール版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning
【インストール版】Raspberry Piで DeepDreamを動かしてキモイ絵をモリモリ量産 Caffe Deep Learning

  ラズパイで Caffe Deep Learning Frameworkをインストールして Deep Dreamを動かしてキモイ絵を生成する


● NVIDIA Jetson Nanoで Google DeepDreamを動かしてキモイ絵を量産する方法

 DeepDreamを動かすには Caffeと言う Deep Learning Frameworkを使用します。
 Caffeは apt-getでもインストールできますが、その後に DeepDreamを動かす方法が分からないのでビルドする方法を取ります。
 (apt-getでインストールした Caffeの場合は PYTHONPATHと LD_LIBRARY_PATHへのパス設定は不要)


● NVIDIA Jetson Nanoとラズパイ3B+との Caffe Deep Learning Frameworkの動作速度ベンチマーク比較

wget https://github.com/google/deepdream/raw/master/flowers.jpg
python deepdreamer.py flowers.jpg

 320x240pxの画像
Raspberry Pi 3B+ CPUAtlas180秒2018/8のバージョン Caffe
Raspberry Pi 3B+ CPUAtlas160秒Jetsonと同じ最新バージョン Caffe
Raspberry Pi 3B+ CPUOpenBLAS
1 core
180秒Jetsonと同じ最新バージョン Caffe
Raspberry Pi 3B+ CPUOpenBLAS
4 core
ErrSegmentation fault
NVIDIA CPUAtlas85秒
NVIDIA CPUOpenBLAS
1 core
35秒
NVIDIA CPUOpenBLAS
2 core
25秒
NVIDIA CPUOpenBLAS
4 core
22秒
NVIDIA GPU6秒
NVIDIA GPU7秒NVIDIA版 Caffe


● NVIDIA Jetson Nanoで BVLC Caffe Deep Learning Frameworkをビルドする


[NEW] 2019/05/06
【ビルド版】NVIDIA Jetson Nanoで Caffe DeepDreamを GPUパワーで動かしてキモイ絵をモリモリ量産
【ビルド版】NVIDIA Jetson Nanoで Caffe DeepDreamを GPUパワーで動かしてキモイ絵をモリモリ量産

  NVIDIA Jetson Nanoで Caffe Deep Learningをビルドして CUDAで DeepDreamを動かしてキモイ絵を生成する


● NVIDIA版 Caffe NVCaffeをビルドして Jetson Nanoで動かしてみる

 NVCaffeとは?

 オリジナルの BVLC Caffeを NVIDIAが forkして管理している Caffeで NVIDIA環境用に最適化の改造がされている。

 NVIDIA Caffe (NVIDIA Corporation 2017) is an NVIDIA-maintained fork of BVLC Caffe tuned for NVIDIA GPUs, particularly in multi-GPU configurations. Here are the major features:

NVIDIA GPU 対応 Caffe をダウンロードし、インストールする方法

https://github.com/NVIDIA/caffe/

cd
# nvcaffeディレクトリに git cloneする
git clone https://github.com/NVIDIA/caffe/ nvcaffe
cd nvcaffe

# Makefile.configファイルを作成(参考例のファイルからコピー)する
cp Makefile.config.example Makefile.config

# Makefile.configファイルを Jetson Nano環境に合わせて編集する
# nano Makefile.config

# コマンドラインでサクッと Makefile.configファイルを変更する
sed -i 's/^# USE_CUDNN/USE_CUDNN/' Makefile.config
# sed -i 's/BLAS :=.*/BLAS := atlas/' Makefile.config
sed -i 's/x86_64-linux-gnu/aarch64-linux-gnu/' Makefile.config
sed -i 's/# OPENCV_VERSION/OPENCV_VERSION/' Makefile.config
sed -i 's/arch=compute_60,code=sm_60/arch=compute_53,code=sm_53/' Makefile.config
sed -i 's/# WITH_PYTHON_LAYER/WITH_PYTHON_LAYER/' Makefile.config

grep "BLAS " Makefile.config
grep "CUDA_" Makefile.config
grep "_DIRS :" Makefile.config
grep "OPENCV_" Makefile.config
grep "_CUDNN" Makefile.config
grep "CPU_" Makefile.config
grep "WITH_" Makefile.config
user@user-desktop:~/N/caffe$ grep "BLAS " Makefile.config
# BLAS choice:
BLAS := open

user@user-desktop:~/N/caffe$ grep "CUDA_" Makefile.config
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
# CUDA_DIR := /usr
CUDA_ARCH :=    -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \

user@user-desktop:~/N/caffe$ grep "_DIRS :" Makefile.config
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial

user@user-desktop:~/N/caffe$ grep "OPENCV_" Makefile.config
OPENCV_VERSION := 3

user@user-desktop:~/N/caffe$ grep "_CUDNN" Makefile.config
USE_CUDNN := 1

user@user-desktop:~/N/caffe$ grep "CPU_" Makefile.config

user@user-desktop:~/N/caffe$ grep "WITH_" Makefile.config
WITH_PYTHON_LAYER := 1

user@user-desktop:~/N/caffe$ diff Makefile.config.example Makefile.config
6c6
< # USE_CUDNN := 1
---
> USE_CUDNN := 1
21c21
< # OPENCV_VERSION := 3
---
> OPENCV_VERSION := 3
36c36
<               -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
---
>               -gencode arch=compute_53,code=sm_53 \
85c85
< # WITH_PYTHON_LAYER := 1
---
> WITH_PYTHON_LAYER := 1
89c89
< LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
---
> LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial

● Dependencies のインストール
# Caffe は、システムのパッケージ マネージャーから利用できるいくつかのライブラリに依存します。
# Ubuntu 14.04 の場合、次のコマンドで必要なライブラリがインストールされます。

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev git

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
●上記の (1)~(3)の apt-get installを 1行で実行する
# Makefile.config, BLAS := atlas
sudo apt-get -y install libatlas-base-dev protobuf-compiler libprotoc-dev libboost-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libhdf5-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libsnappy-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev libboost-thread-dev libboost-python-dev python-skimage python-protobuf python-numpy python-pil

# Makefile.config, BLAS := open
sudo apt-get -y install libopenblas-dev

# libturbojpegをインストールする
# sudo apt-get -y install libturbojpeg libturbojpeg-dev
# for Raspbian OS Raspberry Pi 3B+
# Note, selecting 'libturbojpeg0-dev' instead of 'libturbojpeg-dev'
sudo apt-get -y install libturbojpeg libturbojpeg0-dev
# ls -l /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libturbojpeg.so
sudo ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libturbojpeg.so.0.1.0 /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libturbojpeg.so
sudo ldconfig

# libboost-regex-devをインストールする
sudo apt-get -y install libboost-regex-dev
# libopenblas-base libopenblas-devをインストールする
sudo apt-get -y install libopenblas-base libopenblas-dev

●実際に caffeをビルドする
cd
cd nvcaffe

# ビルド設定を初期化
make clean

# make all -j4で 4 coreを使ってビルド速度を高速化(約 30分)
time make all -j4

# real    29m21.720s
# user    73m4.716s
# sys     7m26.316s

# make testと make runtestで動作確認
time make test -j4

# real    37m4.786s
# user    73m44.072s
# sys     4m6.148s

time make runtest -j4

# real    31m23.448s
# user    22m35.384s
# sys     6m40.428s

# Python用の Caffeの作成と distributeでビルド内容を反映
make pycaffe
make distribute

# ここまで成功すれば Caffeのビルドは完了
# 環境変数 CAFFE_HOMEに PATHを設定する
# export CAFFE_HOME=/home/user/nvcaffe
export CAFFE_HOME=$(pwd)

echo ${CAFFE_HOME}

# パスにビルドで作成した Caffeを追加する
export PYTHONPATH=${CAFFE_HOME}/python:$PYTHONPATH
export LD_LIBRARY_PATH=${CAFFE_HOME}/distribute/lib:$LD_LIBRARY_PATH

● NVCaffeの動作確認
# NVCaffeの動作確認
# cd /opt/caffe
cd /home/user/nvcaffe
data/mnist/get_mnist.sh
examples/mnist/create_mnist.sh
examples/mnist/train_lenet.sh

# If everything is running correctly, NVCaffe should download and create a data set, and
# then start training LeNet. If the training is successful, you will see a code similar to the
# following towards the end of the output:
# 下記の様な表示が出れば成功

I0402 15:08:01.016016 33 solver.cpp:431] Iteration 10000, loss = 0.0342847
I0402 15:08:01.016043 33 solver.cpp:453] Iteration 10000, Testing net (#0)
I0402 15:08:01.085050 38 data_reader.cpp:128] Restarting data pre-fetching
I0402 15:08:01.087720 33 solver.cpp:543] Test net output #0: accuracy = 0.9587
I0402 15:08:01.087751 33 solver.cpp:543] Test net output #1: loss = 0.130223 (* 1 = 0.130223 loss)
I0402 15:08:01.087767 33 caffe.cpp:239] Solver performance on device 0: 498.3 * 64 = 3.189e+04 img/sec
I0402 15:08:01.087780 33 caffe.cpp:242] Optimization Done in 24s


● Python版の Google Deep Dream kesara/deepdreamerをダウンロードする

# Python版の Google Deep Dream kesara/deepdreamerをダウンロードする
cd
git clone https://github.com/kesara/deepdreamer
cd deepdreamer

# 学習データ bvlc_googlenet.caffemodelをダウンロードする
wget http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel

# deploy.prototxtをダウンロードする
# https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_googlenet
wget https://raw.githubusercontent.com/BVLC/caffe/master/models/bvlc_googlenet/deploy.prototxt

# deploy.prototxtの一番最後に force_backward: trueの行を追加する
# nano deploy.prototxt
# force_backward: true

# コマンドラインでサクッと force_backward: trueの行を追加する
echo "force_backward: true" >> deploy.prototxt

# tailコマンドで最後に追加された事を確認する
tail deploy.prototxt

 python(python2)で動かないので、
./deepdreamer/deepdreamer.py
 の
 images2gif import writeGifの gif動画書き出し機能を無効にする。
nano ./deepdreamer/deepdreamer.py

● 12行目をコメントにする。
# from deepdreamer.images2gif import writeGif

● 196~198行目をコメントにする。
#         writeGif(
#             "{}.gif".format(img_path), frames, duration=duration,
#             repeat=loop)

# コマンドラインでサクッと deepdreamer/deepdreamer.pyを編集する
# 196~198行目を削除する
sed '196,198d' -i ./deepdreamer/deepdreamer.py
# 12行目を削除する
sed '12d' -i ./deepdreamer/deepdreamer.py

● GPUパワーでモリモリ DeepDreamで悪夢を観てみる

 NVIDIA CUDAの GPUパワー 7秒程度で 1枚生成されます。
cd
cd deepdreamer
wget https://github.com/google/deepdream/raw/master/flowers.jpg
cp flowers.jpg nvf.jpg
# NVIDIA版 Caffeは --gpuid 0は不要
python deepdreamer.py nvf.jpg

user@user-desktop:~/deepdreamer$ ls -l nvf*
-rw-rw-r-- 1 user user 30570  5月  7 17:14 nvf.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 22700  5月  7 20:44 nvf.jpg_0.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 22305  5月  7 20:45 nvf.jpg_1.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21920  5月  7 20:45 nvf.jpg_2.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21845  5月  7 20:45 nvf.jpg_3.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21878  5月  7 20:45 nvf.jpg_4.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21774  5月  7 20:45 nvf.jpg_5.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21788  5月  7 20:45 nvf.jpg_6.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21807  5月  7 20:45 nvf.jpg_7.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21742  5月  7 20:45 nvf.jpg_8.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21780  5月  7 20:45 nvf.jpg_9.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21654  5月  7 20:46 nvf.jpg_10.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21655  5月  7 20:46 nvf.jpg_11.jpg
-rw-rw-r-- 1 user user 21431  5月  7 20:46 nvf.jpg_12.jpg


● fatal error: turbojpeg.h: No such file or directory
CXX src/caffe/util/io.cpp
src/caffe/util/io.cpp:17:10: fatal error: turbojpeg.h: No such file or directory
 #include <turbojpeg.h>
          ^~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.
Makefile:610: recipe for target '.build_release/src/caffe/util/io.o' failed
make: *** [.build_release/src/caffe/util/io.o] Error 1
make: *** Waiting for unfinished jobs....

# libturbojpegをインストールする
sudo apt-get -y install libturbojpeg libturbojpeg-dev

# Useful notes
# Libturbojpeg library is used since 0.16.5. It has a packaging bug.
# Please execute the following (required for Makefile, optional for CMake):
ls -l /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libturbojpeg.*
ls -l /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libturbojpeg.so
# No such file or directory

# Solution (解決方法)
sudo ln -s /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libturbojpeg.so.0.1.0 /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libturbojpeg.so
sudo ldconfig

● /usr/bin/ld: cannot find -lboost_regex
● /usr/bin/ld: cannot find -lopenblas
CXX examples/mnist/convert_mnist_data.cpp
AR -o .build_release/lib/libcaffe-nv.a
LD -o .build_release/lib/libcaffe-nv.so.0.17.3
/usr/bin/ld: cannot find -lboost_regex
/usr/bin/ld: cannot find -lopenblas
collect2: error: ld returned 1 exit status
Makefile:600: recipe for target '.build_release/lib/libcaffe-nv.so.0.17.3' failed
make: *** [.build_release/lib/libcaffe-nv.so.0.17.3] Error 1

# Solution
# libboost-regex-devをインストールする
sudo apt-get -y install libboost-regex-dev
# libopenblas-base libopenblas-devをインストールする
sudo apt-get -y install libopenblas-base libopenblas-dev

● ImportError: No module named _caffe
user@user-desktop:~/deepdreamer$ python deepdreamer.py nvf.jpg
Traceback (most recent call last):
  File "deepdreamer.py", line 9, in <module>
    from deepdreamer.deepdreamer import deepdream, deepdream_video, list_layers
  File "/home/user/deepdreamer/deepdreamer/deepdreamer.py", line 11, in <module>
    from caffe import Classifier, set_device, set_mode_gpu
  File "/home/user/N/caffe/python/caffe/__init__.py", line 1, in <module>
    from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, RMSPropSolver, \
  File "/home/user/N/caffe/python/caffe/pycaffe.py", line 13, in <module>
    from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \
ImportError: No module named _caffe

# Solution
# Python用の Caffeの作成と distributeでビルド内容を反映
make pycaffe
make distribute

# パスにビルドで作成した Caffeを追加する
export PYTHONPATH=${CAFFE_HOME}/python:$PYTHONPATH
export LD_LIBRARY_PATH=${CAFFE_HOME}/distribute/lib:$LD_LIBRARY_PATH

● undefined symbol: _ZN5caffe21PyErrReportAndForwardEv
user@user-desktop:~/deepdreamer$ python deepdreamer.py nvf.jpg
Traceback (most recent call last):
  File "deepdreamer.py", line 9, in <module>
    from deepdreamer.deepdreamer import deepdream, deepdream_video, list_layers
  File "/home/user/deepdreamer/deepdreamer/deepdreamer.py", line 11, in <module>
    from caffe import Classifier, set_device, set_mode_gpu
  File "/home/user/N/caffe/python/caffe/__init__.py", line 1, in <module>
    from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, RMSPropSolver, \
  File "/home/user/N/caffe/python/caffe/pycaffe.py", line 13, in <module>
    from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \
ImportError: /home/user/N/caffe/python/caffe/_caffe.so: undefined symbol: _ZN5caffe21PyErrReportAndForwardEv

# Solution
# WITH_PYTHON_LAYER := 1のコメント文字#を取って有効にする
# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)
WITH_PYTHON_LAYER := 1

● WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR
user@user-desktop:~/N/caffe$ ./.build_release/tools/caffe -version
WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR
I0505 19:57:53.678395 17696 parallel.cpp:48] P2PManager::Init @ user-desktop
caffe version 0.17.3

WARNINGなので、とりあえず無視する。


● NVIDIA Jetson Nanoで OpenPoseをビルドする方法


[NEW] 2019/05/10
NVIDIA Jetson Nanoで OpenPoseをビルドする方法、動画から人体の骨格検出
NVIDIA Jetson Nanoで OpenPoseをビルドする方法、動画から人体の骨格検出

  NVIDIA Jetson Nanoの CUDAパワーで OpenPoseを使って動画から人体の骨格検出

echo ${CAFFE_HOME}
# /home/user/nvcaffe

CAFFE_PATH=${CAFFE_HOME}

echo ${CAFFE_PATH}
# /home/user/nvcaffe

# ls -l ${CAFFE_PATH}/build/lib/
# libcaffe-nv.so

echo ${Caffe_INCLUDE_DIRS}
# /home/user/nvcaffe/include/caffe

echo ${Caffe_LIBS}
# /home/user/nvcaffe/build/lib/libcaffe-nv.so

la -l ${CAFFE_PATH}/include/caffe
la -l ${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so

# OpenPose
cmake .. \
  -D DOWNLOAD_BODY_COCO_MODEL=ON \
  -D DOWNLOAD_BODY_MPI_MODEL=ON \
  -D DL_FRAMEWORK=NV_CAFFE \
  -D BUILD_CAFFE=OFF \
  -D Caffe_INCLUDE_DIRS=${CAFFE_PATH}/include/caffe \
  -D Caffe_LIBS=${CAFFE_PATH}/build/lib/libcaffe-nv.so



Tags: [Raspberry Pi], [電子工作], [ディープラーニング]

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