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[NEW] 2018/08/21

Raspberry Piで Apache MXNet Incubatingをビルドする方法 Raspberry Piで Apache MXNet Incubatingをビルドする方法

(ラズパイで Apache MXNet Incubatingをビルドしてみるテスト、ビルドするだけ)

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






● Raspberry Piで Apache MXNet Incubatingをビルドしてみる

 Raspberry Piで Apache MXNet Incubatingをビルドしてみる。

Apache MXNet Incubating
 Apache MXNet (Incubating)
 A flexible and efficient library for deep learning.

MXNet - Real-time Object Detection with MXNet On The Raspberry Pi


●今回動かした Raspberry Pi Raspbian OSのバージョン

 RASPBIAN STRETCH WITH DESKTOP
 Version:June 2018
 Release date: 2018-06-27
 Kernel version: 4.14
pi@raspberrypi:~/pytorch $ uname -a
Linux raspberrypi 4.14.50-v7+ #1122 SMP Tue Jun 19 12:26:26 BST 2018 armv7l GNU/Linux


● Raspberry Piで Apache MXNet Incubatingを Gitソースリストからビルドする。

apache/incubator-mxnet
 Lightweight, Portable, Flexible Distributed/Mobile Deep Learning with Dynamic, Mutation-aware Dataflow Dep Scheduler; for Python, R, Julia, Scala, Go, Javascript and more https://mxnet.apache.org

 Install - Native Build
 Installing MXNet is a two-step process:
 Step 1. Build the shared library from the MXNet C++ source code.
 Step 2. Install the supported language-specific packages for MXNet.

MXNet - Installing MXNet

● Step 1 Build the Shared Library
# お決まりの sudo apt-get updateで最新状態に更新する
sudo apt-get update

# Getting started
# Building the Apache MXNet on Raspberry Pi

# Install these dependencies using the following commands in any directory
sudo apt-get -y install git cmake ninja-build build-essential g++-4.9 c++-4.9 liblapack* libblas* libopencv* libopenblas* python3-dev virtualenv

# Clone the MXNet source code repository using the following git command in your home directory
cd
git clone https://github.com/apache/incubator-mxnet.git --recursive
cd incubator-mxnet

# Build
mkdir -p build && cd build

# cmake
sudo apt-get -y install cmake

cmake \
    -DUSE_SSE=OFF \
    -DUSE_CUDA=OFF \
    -DUSE_OPENCV=ON \
    -DUSE_OPENMP=ON \
    -DUSE_MKL_IF_AVAILABLE=OFF \
    -DUSE_SIGNAL_HANDLER=ON \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -GNinja ..

# ninja -j1で 1コアでビルド
# ninja -j1
# ninja -j2で 2コアでビルドで高速化で時間短縮になるかな?(138分でビルド完了)
ninja -j2

 ninja -j2で 2コアでビルドで 138分でビルド完了。
ninja -j2
...
../tests/cpp/include/../include/test_tune.h:98:5: note: parameter passing for argument of type ‘std::initializer_list<nnvm::TShape>’ will change in GCC 7.1
[242/242] Linking CXX executable tests/mxnet_unit_tests

real    137m45.665s
user    249m46.632s
sys     5m11.892s

● Step 2 Install MXNet Python Bindings
# To install Python bindings run the following commands in the MXNet directory
cd python
pip install --upgrade pip
pip install -e .


● cmake
pi@raspberrypi:~/incubator-mxnet/build $ cmake \
>     -DUSE_SSE=OFF \
>     -DUSE_CUDA=OFF \
>     -DUSE_OPENCV=ON \
>     -DUSE_OPENMP=ON \
>     -DUSE_MKL_IF_AVAILABLE=OFF \
>     -DUSE_SIGNAL_HANDLER=ON \
>     -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
>     -GNinja ..
-- The C compiler identification is GNU 6.3.0
-- The CXX compiler identification is GNU 6.3.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- CMAKE_SYSTEM_NAME Linux
-- Performing Test SUPPORT_CXX11
-- Performing Test SUPPORT_CXX11 - Success
-- Performing Test SUPPORT_CXX0X
-- Performing Test SUPPORT_CXX0X - Success
-- Performing Test COMPILER_SUPPORT_MF16C
-- Performing Test COMPILER_SUPPORT_MF16C - Failed
CPU does not support F16C instructions
-- Found OpenBLAS libraries: /usr/lib/libopenblas.so
-- Found OpenBLAS include: /usr/include
CPU does not support F16C instructions
-- Could NOT find Gperftools (missing:  GPERFTOOLS_LIBRARIES GPERFTOOLS_INCLUDE_DIR)
-- Found PkgConfig: /usr/bin/pkg-config (found version "0.29")
-- Could NOT find Jemalloc (missing:  JEMALLOC_LIBRARY JEMALLOC_INCLUDE_DIR)
CMake Warning at /usr/share/OpenCV/OpenCVConfig.cmake:185 (message):
  opencv_imgcodecs is required but was not found
Call Stack (most recent call first):
  CMakeLists.txt:356 (find_package)

--  OpenCV_LIBS=opencv_core;opencv_highgui;opencv_imgproc
-- OpenCV 2.4.9.1 found (/usr/share/OpenCV)
-- Try OpenMP C flag = [-fopenmp]
-- Performing Test OpenMP_FLAG_DETECTED
-- Performing Test OpenMP_FLAG_DETECTED - Success
-- Try OpenMP CXX flag = [-fopenmp]
-- Performing Test OpenMP_FLAG_DETECTED
-- Performing Test OpenMP_FLAG_DETECTED - Success
-- Found OpenMP: -fopenmp
USE_LAPACK is ON
-- Could NOT find Jemalloc (missing:  JEMALLOC_LIBRARY JEMALLOC_INCLUDE_DIR)
-- Found PythonInterp: /usr/bin/python (found version "2.7.13")
-- Looking for pthread.h
-- Looking for pthread.h - found
-- Looking for pthread_create
-- Looking for pthread_create - found
-- Found Threads: TRUE
-- Found GTest: gtest
CMake Warning at CMakeLists.txt:697 (message):
  OpenCV_VERSION_MAJOR: 2, version 3 with imgcodecs is required for im2rec,
  im2rec will not be available

CMake Warning at example/image-classification/predict-cpp/CMakeLists.txt:3 (message):
  OpenCV version >= 3 should be enabled and found to build image
  classification example, skipping...

-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/pi/incubator-mxnet/build



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

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