ラズパイ: JupyterでTensorFlow+OpenCV on Docker

ラズパイ向けのDockerのイメージを作成した。

TL;DR

1. ラズパイにて実行

   #1. Dockerインストール
   curl -sSL get.docker.com | sh
   
   ### 17.11.0ってなんかおかしくない？ 17.10.0にダウングレード.
   sudo apt install docker-ce=17.10.0~ce-0~raspbian
   
   #2. ワークフォルダ作成
   mkdir -p ~/notebooks
   cd ~/notebooks
   
   #3. WebCamがある人のオプション
   OPT_VIDEO="" ; [ -e /dev/video0 ] && OPT_VIDEO='--privileged -v /dev/video0:/dev/video0'
   
   #4. Docker開始. 
   #  'password' はお好みで
   # -d で、デーモン。-itにすると、ターミナルに表示される。(Dockerのキホンらしい)
   sudo docker run  -d --rm  -p 8888:8888 -p 6006:6006 -e PASSWORD='password' -v $(pwd):/notebooks ${OPT_VIDEO} mt08/rpi-tensorflow
   

2. ブラウザ開いて、http://raspberrypi.local:8888/ または、http://<らずぱいのIP>:8888/にアクセス。

3. おかしくなったら、Kernel => Restart

4. (2017-12-1追記) [メモ] ラズパイ起動時に自動起動させる

   • 名前付きコンテナを作成しておいて、systemd で、そいつを起動させる
   こぴぺ

   # 名前を付けて、コンテナ作成
   DOCKER_CONTAINER_NAME=rpi-jupyter-tensorflow
   sudo docker create --name ${DOCKER_CONTAINER_NAME} -p 8888:8888 -p 6006:6006 -e PASSWORD='password' -v /home/pi/notebooks:/notebooks mt08/rpi-tensorflow
   
   # systemdに登録
   # /lib/systemd/system/${DOCKER_CONTAINER_NAME}.service 作成
   sudo sh -c "cat <<EOF > /lib/systemd/system/${DOCKER_CONTAINER_NAME}.service
   [Unit]
   Description=Jupyter container
   Requires=docker.service
   After=docker.service
   
   [Service]
   Restart=always
   ExecStart=/usr/bin/docker start -a ${DOCKER_CONTAINER_NAME}
   ExecStop=/usr/bin/docker stop ${DOCKER_CONTAINER_NAME}
   
   [Install]
   WantedBy=multi-user.target
   EOF"
   
   #
   sudo systemctl daemon-reload
   sudo systemctl enable ${DOCKER_CONTAINER_NAME}
   sudo systemctl restart ${DOCKER_CONTAINER_NAME}
   

環境

• Raspberry Pi 3 model B

• Raspbian: 2017-09-07-raspbian-stretch-lite

• Webcam: Buffalo BSW32K01H (いつの時代のだ??)

• Dockerイメージ

  • ベース: resin/rpi-raspbian:stretch

  • aptパケージにて導入

python3 3.5.3-1
python3-dev 3.5.3-1
python3-pip 9.0.1-2+rpt1
python3-setuptools 33.1.1-1
python3-wheel 0.29.0-2
python3-numpy 1:1.12.1-3
python3-scipy 0.18.1-2
python3-pandas 0.19.2-5.1+rpi1
python3-matplotlib 2.0.0+dfsg1-2

    - OpenCV 3.3.1 ([自前でビルドしたやつ](https://qiita.com/mt08/items/e8e8e728cf106ac83218))
    - TensorFlow 1.4.0 (ab0fcaceda001825654424bf18e8a8e0f8d39df2) <br>Nightly build:  http://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-pi-python3/51/ の[tensorflow-1.4.0-cp34-none-any.whl](http://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-pi-python3/51/artifact/output-artifacts/tensorflow-1.4.0-cp34-none-any.whl)を使用。
    Python 3.5と3.4でバージョンがマッチしないという警告がでる。(たぶん、だいじょぶ...)

        ```py
/usr/lib/python3.5/importlib/_bootstrap.py:222: RuntimeWarning: compiletime version 3.4 of module 'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime version 3.5
  return f(*args, **kwds)
/usr/lib/python3.5/importlib/_bootstrap.py:222: RuntimeWarning: builtins.type size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 432, got 412
  return f(*args, **kwds)

実行例

TensorFlow

1. Getting Started With TensorFlowのBasic usageから
   

   

OpenCV

1. WebCam(/dev/video0)
   Webcam based image processing in iPython notebooksから、コードを拝借。
   

   %matplotlib inline
   
   import cv2
   import matplotlib.pyplot as plt
   from IPython import display
   
   vc = cv2.VideoCapture(0)
   
   if vc.isOpened(): # try to get the first frame
   	is_capturing, frame = vc.read()
   	frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)    # makes the blues image look real colored
   	webcam_preview = plt.imshow(frame)    
   else:
   	is_capturing = False
   
   while is_capturing:
   	try:    # Lookout for a keyboardInterrupt to stop the script
   		is_capturing, frame = vc.read()
   		frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)    # makes the blues image look real colored
   		webcam_preview.set_data(frame)
   		plt.draw()
   
   		display.clear_output(wait=True)
   		display.display(plt.gcf())
   
   		plt.pause(0.1)    # the pause time is = 1 / framerate
   	except KeyboardInterrupt:
   		vc.release()
   

その他

• WebCamの反応速度、フレームレートは上げらるのだろうか.
• tensorboard --log=/path/to/dirだと、エラーが出る。
  python3 /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorboard/main.py --logdir=/path/to/dir とやるといける。
  関連: #14855