TPUができること・使い方を確認してみた本サイトはアフィリエイト広告を利用しています。Accelerator」の組み合わせで「できること」・「使い方」を確認・実践してみました。TPUは機械学習・ディープラーニングの処理を効率化・高速化する目的で作られたICです。TPUは「物を分類する」「値を予測する」といったことが得意となります。TPUで実際に身近にある物を「検出(detection)」や「分類(classify)」をさせていきます。Lite」となります。Lite」にあった形でモデル等を用意する必要があるのですが、今回は特に難しく考える必要はありません。公開されているGoogle(正式にはCoralというブランド)が公開しているデモ用のモデル・プログラムで使い方・できることを確認していきます。TPUの購入から簡単な画像認識(鳥の判別)までまとめた記事が下記となります。TPU」が発売されました。Acceleratorとラズベリーパイを使って機械学習のデモを試してみます。Acceleratorを使っていきます。pi)にカメラを付ける今回はカメラを使ってデモプログラムを動かします。「写真を撮って物を検出する」「動画を撮ってリアルタイムで分類する」の2パターンを実行します。ラズベリーパイのカメラを取り付けるのは簡単です。あと最近は1000円足らずで売られているので非常におすすめです。クリアスタンド*1、リボンケーブル*3R∞RasTechAmazonの商品レビュー・口コミを見るAmazon実際に購入しますとカメラとケーブルが入っていますので接続するだけです。難しいことは必要ありません。TPUを使う前の準備ラズベリーパイのカメラを使って写真・動画を撮り、その写真の物体検出・分類をしてみます。今回説明する一連の流れはCoralの公式HPに記載されているものを応用したものです。pi)に付けたカメラの動作確認も含めて写真を撮ってみます。ラズベリーパイを起動してコンソール上で下記コマンドを実行します。test.jpg無事写真が取れました。デフォルトで動かしたならば「pi」のフォルダ「test.jpg」の名前で保存されているはずです。Accelerator」を接続しておきます。TPUのライブラリのダウンロード・インストールをしていない場合は実行しときます。実施済の方は読み飛ばしてください最新のEdgeTPUのインストール手順は変更されています<<20191229追記>>最新のEdgeTPUのインストール手順が変更されています。下記記事で紹介するインストール手順は最新のラズパイ4(ラズパイ3B+にも)対応しています。お手数ですがインストール方法は下記記事をご参考ください。Acceleratorを動かし方を紹介します。ラズベリーパイのUSB3.0とUSB2.0でエッジデバイスとしての性能・速度を比較しています。ラズパイのUSB3.0でエッジAIデバイスを接続!USB...misoji-engineer.com2019.12.30本記事の下記記述の内容でも「ラズパイ3B+」では動作しますが最新のラズパイ4では動きませんので注意ください。edgetpu_apiをダウンロードしてインストールするCoralのスタートガイドに従ってラズベリーパイでデモ用のソフト・プログラムをダウンロードしていきます。TPUのruntime」と「Pythonのライブラリ」ダウンロードします。http://storage.googleapis.com/cloud-iot-edge-pretrained-models/edgetpu_api.tar.gzそしてダウンロードしたものを解凍してインストールしていきます。TPUを最大周波数で使うか?Y/N」と聞かれますので、個人の好みで「Y」か「N」を入力してEnterして下さい最大スペックで使いたい方は「Y」を選べばいいと思いますし、発熱するのを避けるならば「N」を選べばいいと思います(筆者は「Y」を選択しました)暫く待つと無事インストールが完了します。機械学習に必要なモデルとラベルをダウンロードしておく今回の機械学習に使う必要なモデルとラベルはデフォルトのライブラリに入っていないので入手しておきます。(筆者は「~/python-tflite-source/edgetpu」の中に保存)Coralの公式HP(リンク先はこちら)からブラウザ上でダウンロードして、直接のフォルダに入れてもらっても構いませんし、wgetのコマンドなどで入手してもOKです。(COCO)」のモデルを使いました。Edgeのサービスを使うことでオリジナルのモデル・ラベルを簡単に作成できます。初心者でも簡単に作成でき、筆者が「工具」のモデルを作った時の記事を1からまとめてみました。TPUで画像認識を簡単に使えました。機械学習の画像認識を「始めたい」「業務に使いたい」方におすすめの記事です。detection)」してみます。物体検出のプログラムを動作させてみます。detection_results.jpg出力として写真でも返ってきました。手とマウス含めて10個ぐらい検出(object_detection)しているようです。結果の一部を貼り付けておきます。TPU」の力を存分に発揮できる使い方を試していきます分類(classify_capture.py)に関してはカメラで動画を撮りながらリアルタイムで物を判別(分類)できました。test_data/imagenet_labels.txtドライバー以外にもマウス・キーボード・定規(スケール)を試してみましたが全て分類できました。マウスは難しかったのか、若干スコアが低め(0.39)でした。定規(スケール)は簡単らしくスコアも高かった(0.95)です。<<20190805追記>>リアルタイムで人の動作・姿勢も検出してみました。こちらもサンプルプログラムで簡単に動きます。誰でも簡単に「人間の姿勢」を推定して検出・解析できる方法を紹介していきます。TPU...misoji-engineer.com2019.08.05ラズパイ4での分類(classify_capture.py)の実施方法<<20191230追記>>最新のEdgeTPUのインストール手順が変更されたため、プログラムのフォルダ構成が変わっています(大きな流れは変わりませんが、サンプルプログラムのインストール先などが変わっています)下記記事で紹介する実施手順は最新のラズパイ4(ラズパイ3B+にも)対応していますので参考くださいラズパイでカメラの使い方!Pythonとコマンドの基本・応用例を紹介ラズベリーパイとカメラの使い方をまとめてみました。Pythonとコマンドのどちらでも写真・動画撮影が対応できる旨を紹介して、最後には画像認識まで実施してみます。TPUが使うことができました。デモプログラムでもリアルタイムで十分に分類することができ、色々なケースで応用が期待できるデバイスだと感じました。皆様も試してみてください。<<20190406追記>>今回のリアルタイムの分類に加えてGPIO制御(LED点灯)も行ってみました。よろしければこちらの記事もご覧ください。TPUで実施してみました。機械学習で画像認識させて指定の物を検出した場合にはリアルタイムでGPIO制御(LED出力)させるようにプログラムしてみました。Acceleratorが仲介業者から売られているので貼っておきますが、2019/3末時点では数量が出回っていないのか高額になっています。2020年1月にはAmazonでもMouserの送料・手数料を考慮すると適正な価格になっていました。機械学習のPCを自作してみた!(パーツ予算15~20万円編)機械学習・ディープラーニング用のPCを自作してみました。パーツの予算総額は約15~20万円のミドルスペックです。機械学習で重要なGPUメモリを重視して、デスクトップPCを組んだ内容を紹介します。misoji-engineer.com2023.02.14オシロスコープの使い方!初めての人向けに多くの測定事例を紹介オシロスコープの使い方を一から紹介します。電源の入れ方からトリガーのかけ方までを写真・動画交えて分かりやすく説明します。初心者の方でも簡単にオシロを使った測定方法を学ぶことができます。misoji-engineer.com2024.08.14テスターの使い方!初心者向けに多くの測定事例を紹介テスターの使い方をまとめました。方にも実際の使用方法が分かりやすいように、多くの事例を紹介しています。テスターの電圧・電流・抵抗の各測定方法から応用例まで詳細に説明します。LINEミソジをフォローするミソジ関連記事Pythonステッピングモータをラズパイで制御して、波形まで確認してみたステッピングモータを購入してみました。ラズパイからPythonで制御しています。オシロスコープで波形取得するまで確認した旨を紹介します。ステッピングモータを購入してみました。UAの簡単な使い方をまとめてみました。個人の環境でサーバー・クライアントを作ってテストすることが可能です。UAを試してみたい!」という方にフリー(無料)で実施できる内容を紹介します。工場のコントローラであるPLCのデータを見える化してみました。工場の見える化の事例...AWSAWSにラズパイを接続!GPIOの信号をクラウドに送信してみたAWSに入門したくなり、ラズベリーパイで始めてみました。ラズパイとAWSを接続して、PythonでGPIOの信号をクラウドに送信しています。無料枠の範囲内で実施出来ますので、AWSを始めてみたい人におすすめします。CPUは1本のI2Cで複数デバイス接続している際でもしっかり何処にデバイスがあるか見つけてくれます。...PythonPythonでPLC(シーケンサ)と通信してデータを読み出す方法PythonでPLC(シーケンサ)のプログラム・データと通信しました。pi)」+「CODESYS」上で動作・デバッグしています。誰でも簡単に実行することができます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。AIに参加してきたPYNQからAXIバスのレジスタを触って、PWMを弄ってみたテスターで乾電池を測定してみる2017.09.242021.08.07乾電池の容量を比較!メーカ・サイズを変えて測定してみた2021.01.172021.12.05テスターでコンセントAC100Vを測定してみる2017.09.182020.11.28PLC(シーケンサ)・ラダーがフリーで使える!おすすめ入門ソフト2018.10.142022.04.09テスターの使い方!初心者向けに多くの測定事例を紹介2020.12.052024.02.18自己紹介ミソジメーカで働いている現役のハードウェアエンジニアのミソジと申します。UARust産業用イーサネットPoEラズパイプログラミングできることカメラの使い方エンジニア勉強方法おすすめ工具・部品イギリスサイトマップホーム検索トップサイドバ。