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TensorFlow
Fathom

なぜかFathom Neural Compute Stick1を手に入れたので,チュートリアルを動かしてみました.

Fathomとは

  • USB型の計算機をPCなどに差すだけで動作2
  • 推論を高速にやってくれるという代物らしい3.(学習は無理)
  • TensorFlowで書くと動作する.
  • GPUより低消費電力

環境

  • MacBook Air
  • OS: macOS Sierra

実行手順(Docker版)

多分チュートリアル通りやっても動かないので,少し修正が必要となります.

Fathomのチュートリアル4にseq2seqを試すコードがありますが,ルート権限が必要な場所にデータが置く必要があるコードになっているため,チュートリアルの手順で記載されているfathomユーザーではなくrootユーザーでログインして作業する必要があります.

docker pull rdadolf/fathom
docker run -it --user root rdadolf/fathom

Seq2Seqのサンプル実行

ダウンロードするデータのファイル名が変わっているので,fathom/seq2seq/data_utils.pyを下記に修正します.

- train_path = os.path.join(directory, "giga-fren.release2")
+ train_path = os.path.join(directory, "giga-fren.release2.fixed")

下記コマンドでSeq2Seqのサンプルを実行します.
最初チュートリアルのSeq2Seqを動かすために必要なWMT'15のデータダウンロードに一時間ほどかかるので待ちます.(プログレスバーとかは出ないですが動いています.)

cd fathom/
mkdir -p /data/WMT15
python fathom/seq2seq/seq2seq.py 

まとめ

  • 用途としてはドローンとかラズパイ,監視カメラなどの画像認識処理を早めるために利用.
  • 空き容量が50GBぐらいあるので,USBメモリとしても使える.
  • 分からないことはフォーラム5で聞けば良いっぽいです.

References