Parallels Desktop14のゲストOSとして[ubuntu Desktop 16.04.5]をインストールして、
Neural Compute Stick（NCSM2450.DK1）を使えるようにする。
SDKのインストール編
まず、必要そうなライブラリのパッケージをインストールする。
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sudo apt install python3 python3-dev python3-pip git make |
次にNeural Compute StickのSDKをインストールする。
以下を実行すると、tensorflowやcaffe、これらに必要な関連ライブラリは自動でインストールしてくれるようだ。
ubuntu Desktop 16.04の場合
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git clone -b ncsdk2 http://github.com/Movidius/ncsdk && cd ncsdk && make install |
こんだけでインストール終了。
あっさり終わりすぎて、拍子抜けする。
おまけ。
ubuntu Desktop 18.04の場合
https://github.com/movidius/ncsdk/releasesの「Errata」の13番目のノートによれば、
2018年10月13日現在、ubuntu Desktop 18.04に対しては評価中というステータス。
そのため、公式インストラーでは、このSDKを「18.04」にインストールできないようだが、まあ、ちょこっと、書き換えれば、インストールできる。
具体的には、install.shの32行目付近の以下のOS_VERSIONを1804に変更するだけ。
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if [ "${OS_DISTRO,,}" = "ubuntu" ] && [ ${OS_VERSION} = 1604 ]; then #<=ここを「1804」にする。 [ "${VERBOSE}" = "yes" ] && echo "Installing on Ubuntu 16.04" |
参照元：「Any plan to migrate NCSDK2 to Ubuntu 18.04?」
ということで、sdkをgitからクローンして、ncsdkディレクトリに移動。
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git clone -b ncsdk2 http://github.com/Movidius/ncsdk && cd ncsdk |
適当なエディタで、install.shの上記部分を「1604」ー＞「1804」に変更する。その後は、makeでインストールする。
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make install |
まだ、検証中ということらしいので、18.04での利用は、そのうちということかな・・・
SDKのサンプルで確認
SDKがちゃんとインストールできているのかを確認する。
まず、「ncsdk」ディレクトリの配下にある、「examples/apps/hello_ncs_py/」に移動して、
以下のコマンドを実行する。
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make run |
以下のようなメッセージが表示されたらOK!
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・・・省略・・・ Hello NCS! Device opened normally. I: [ 0] ncDeviceClose:776 closing device Goodbye NCS! Device closed normally. NCS device working. |
なお、「Error – no NCS devices detected,・・・」というメッセージが出たら、Neural Compute Stickがubuntu16.04ではなく、ホストのMac側に接続されているので、Parallelsの「デバイス」メニューの[USBとBluetooth]でMovidius Neural Compute StickをUbuntu16.04に接続する。
ついでに、tensorflowも動かしてみる。
「SDKインストールディレクトリ/ncsdk/examples/tensorflow/inception_v1」に移動して、以下のコマンドを実行する。
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make all make run |
以下のような結果が出た。
なんか、ギターの画像を認識できたようだ・・・
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
Number of categories: 1001 Start download to NCS... ******************************************************************************* inception-v1 on NCS ******************************************************************************* 547 electric guitar 0.972656 403 acoustic guitar 0.0121994 883 vacuum, vacuum cleaner 0.00608444 421 banjo 0.00369072 492 chain saw, chainsaw 0.00059557 ******************************************************************************* Finished |
しかし、
このスティックは、学習用にはデザインされていないそう！！
なので、学習結果のモデルを変換して・・・ということになるのに買ってから気づいた！
やれやれ、まず、適当に機械学習のモデルを作成するところから始めないといけない。
何しようか・・・
