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[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)

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






● Raspberry Piで Google DeepDreamを動かしてキモイ絵を量産する

 Raspberry Piで DeepDreamを動かせる事を知ったので動かしてみます。生成速度は超遅いです。また、ラズパイはメモリが少ないので 1024x575pxのサイズで 1時間掛かります。

 Raspberry Piで Google DeepDreamを動かして一時期流行したキモイ絵を量産します。

DeepDream - Wikipedia

 DeepDreamで生成した画像の例(Wikipediaより引用)
・DeepDream
DeepDream




● Raspberry Pi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でもインストール出来て、それを使う事で面倒な Caffeのビルドが不要になります。(ただし、ビルド版と比べて実行速度が 5倍以上遅いです。)

Debian Package Tracker - caffe


● Raspberry Piで Caffe Deep Learning Frameworkを自前でビルドして DeepDreamする方法

[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


●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に Caffe Deep Learning Frameworkを apt-getでインストールする。

Caffe - Deep Learning Framework

BVLC/caffe
 Caffe: a fast open framework for deep learning. http://caffe.berkeleyvision.org/

 BVLC = Berkeley Vision and Learning Center(カリフォルニア大学バークレー校)

# お決まりの sudo apt-get updateで最新状態に更新する
sudo apt-get update

# apt-cache search caffeで caffeの名前のパッケージを検索する
apt-cache search caffe

# apt-get installで caffeの CPU版をインストールする
sudo apt-get -y install caffe-cpu
 ※ apt-get installでインストールされる Caffeは Python 3用です。(Python 2系では動かない)

pi@raspberrypi:~ $ apt-cache search caffe
caffe-cpu - Fast, open framework for Deep Learning (Meta)
caffe-doc - Caffe's doxygen docs and examples
caffe-tools-cpu - Tools for fast, open framework for Deep Learning (CPU_ONLY)
caffeine - prevent the desktop becoming idle in full-screen mode
git-cola - highly caffeinated git GUI
gnome-shell-extension-caffeine - GNOME Shell extension to keep your computer awake
libcaffe-cpu-dev - development files for Caffe (CPU_ONLY)
libcaffe-cpu1 - library of Caffe, deep learning framework (CPU_ONLY)
python3-caffe-cpu - Python3 interface of Caffe (CPU_ONLY)
ttf-aenigma - 465 free TrueType fonts by Brian Kent

pi@raspberrypi:~ $ sudo apt-get -y install caffe-cpu
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
The following additional packages will be installed:
  caffe-tools-cpu cython3 fonts-lyx ipython3 libaec0 libblosc1
  libboost-python1.62.0 libcaffe-cpu1 libgflags2v5 libgoogle-glog0v5
  libhdf5-100 libjs-jquery-ui libleveldb1v5 liblmdb0 libprotobuf10 libsz2
  libzstd1 python-matplotlib-data python-pexpect python-ptyprocess
  python-tables-data python3-bs4 python3-caffe-cpu python3-cycler
  python3-dateutil python3-decorator python3-gflags python3-h5py
  python3-html5lib python3-ipython python3-ipython-genutils python3-leveldb
  python3-lxml python3-matplotlib python3-networkx python3-nose
  python3-numexpr python3-pandas python3-pandas-lib python3-pexpect
  python3-pickleshare python3-prompt-toolkit python3-protobuf
  python3-ptyprocess python3-pygments python3-pyparsing python3-scipy
  python3-simplegeneric python3-skimage python3-skimage-lib python3-tables
  python3-tables-lib python3-traitlets python3-tz python3-wcwidth
  python3-webencodings python3-yaml ttf-bitstream-vera

# command line interface working
caffe

# python3 interface working
python3 -c 'import caffe; print(caffe.__path__)'


● Raspberry Piで Caffe Deep Learning Frameworkを動かす

pi@raspberrypi:~ $ caffe --version
caffe version 1.0.0-rc4
pi@raspberrypi:~ $ python3 -c 'import caffe; print(caffe.__path__)'
['/usr/lib/python3/dist-packages/caffe']
pi@raspberrypi:~ $ caffe
caffe: command line brew
usage: caffe <command> <args>

commands:
  train           train or finetune a model
  test            score a model
  device_query    show GPU diagnostic information
  time            benchmark model execution time

  Flags from /build/caffe-V1QGus/caffe-1.0.0~rc4/tools/caffe.cpp:
    -gpu (Optional; run in GPU mode on given device IDs separated by ','.Use
      '-gpu all' to run on all available GPUs. The effective training batch
      size is multiplied by the number of devices.) type: string default: ""
    -iterations (The number of iterations to run.) type: int32 default: 50
    -level (Optional; network level.) type: int32 default: 0
    -model (The model definition protocol buffer text file.) type: string
      default: ""
    -phase (Optional; network phase (TRAIN or TEST). Only used for 'time'.)
      type: string default: ""
    -sighup_effect (Optional; action to take when a SIGHUP signal is received:
      snapshot, stop or none.) type: string default: "snapshot"
    -sigint_effect (Optional; action to take when a SIGINT signal is received:
      snapshot, stop or none.) type: string default: "stop"
    -snapshot (Optional; the snapshot solver state to resume training.)
      type: string default: ""
    -solver (The solver definition protocol buffer text file.) type: string
      default: ""
    -stage (Optional; network stages (not to be confused with phase), separated
      by ','.) type: string default: ""
    -weights (Optional; the pretrained weights to initialize finetuning,
      separated by ','. Cannot be set simultaneously with snapshot.)
      type: string default: ""


● Raspberry Piで DeepDreamアプリを動かす

GitHub - google/deepdream
 Googleの deepdreamは IPythonと言う言語でラズパイでは動きません。

 普通の Pythonで動く様に移植した下記を使用します。
kesara/deepdreamer
 Easy to configure Python program that make use of Google's DeepDream. https://deepdreamer.fq.nz/

Deep Dreamer | deepdreamer

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

 apt-get install caffe-cpuの Caffeは python3で動かせます。
pi@raspberrypi:~/deepdreamer $ python3 deepdreamer.py sample.jpg

 deepdreamerの動作例
# ディレクトリを GITの kesara/deepdreamerに変更する
cd
cd deepdreamer

# flowers.jpg画像をダウンロードする
wget https://github.com/google/deepdream/raw/master/flowers.jpg

# flowers.jpg画像を元に DeepDream(100世代)する
python3 deepdreamer.py flowers.jpg

# flowers.jpg画像を元に DeepDreamで GIFアニメを生成する
python3 deepdreamer.py --gif true flowers.jpg
# Error: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
# ImageMagick
sudo apt-get -y install imagemagick
pi@raspberrypi:~/deepdreamer $ python3 deepdreamer.py flowers.jpg
WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR
W0807 13:06:42.396404  2675 _caffe.cpp:135] DEPRECATION WARNING - deprecated use of Python interface
W0807 13:06:42.396530  2675 _caffe.cpp:136] Use this instead (with the named "weights" parameter):
W0807 13:06:42.396548  2675 _caffe.cpp:138] Net('deploy.prototxt', 1, weights='bvlc_googlenet.caffemodel')
I0807 13:06:42.405501  2675 net.cpp:53] Initializing net from parameters:
name: "GoogleNet"
force_backward: true
state {

...

  convolution_param {
    num_output: 32
    kernel_size: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
      std: 0.2
    }
    bias_filler {
      type: "c
I0807 13:06:42.438524  2675 layer_factory.hpp:77] Creating layer data
I0807 13:06:42.438645  2675 net.cpp:86] Creating Layer data
I0807 13:06:42.438694  2675 net.cpp:382] data -> data
I0807 13:06:42.438804  2675 net.cpp:124] Setting up data
I0807 13:06:42.438846  2675 net.cpp:131] Top shape: 10 3 224 224 (1505280)
I0807 13:06:42.438896  2675 net.cpp:139] Memory required for data: 6021120
I0807 13:06:42.438936  2675 layer_factory.hpp:77] Creating layer conv1/7x7_s2
I0807 13:06:42.439004  2675 net.cpp:86] Creating Layer conv1/7x7_s2
I0807 13:06:42.439043  2675 net.cpp:408] conv1/7x7_s2 <- data
I0807 13:06:42.439093  2675 net.cpp:382] conv1/7x7_s2 -> conv1/7x7_s2

...

I0807 13:07:56.687074  2682 net.cpp:746] Ignoring source layer loss3/loss3
Dreaming...
/usr/lib/python3/dist-packages/scipy/ndimage/interpolation.py:568: UserWarning: From scipy 0.13.0, the output shape of zoom() is calculated with round() instead of int() - for these inputs the size of the returned array has changed.
  "the returned array has changed.", UserWarning)


●メモリを沢山使うので不要なサービス等を停止してラズパイが使えるメインメモリを増やす


[NEW] 2018/08/14
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● 320x240pxの画像を Deep Dreamerの Caffeで処理している時のメモリ使用量
pi@raspberrypi:~ $ free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           976M        250M        531M        6.5M        194M        670M
Swap:          2.0G          0B        2.0G

・320x240pxの画像を Deep Dreamerの Caffeで処理している時のメモリ使用量 htop
320x240pxの画像を Deep Dreamerの Caffeで処理している時のメモリ使用量 htop




●生成したキモイ絵
元絵 https://github.com/google/deepdream/ より引用
320x240px 1枚(1世代)生成するのに 16分(下記のビルド版は 3分なので 5倍以上遅い)

wget https://github.com/google/deepdream/raw/master/flowers.jpg
・https://github.com/google/deepdream/raw/master/flowers.jpg
https://github.com/google/deepdream/raw/master/flowers.jpg


・第1世代
第1世代


・第3世代
第3世代


・第5世代
第5世代


・第7世代
第7世代



 その他の Caffe + Google DeepDreamerで生成したキモイ絵は下記に有ります。

[NEW] 2018/08/04
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Tags: [Raspberry Pi], [電子工作], [ディープラーニング]

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