Fathomで遊んでみる

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

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1. Movidius, Framework for DNN Prototyping, 2016. ↩

2. Armasu, Deep Learning On A Stick: Movidius' 'Fathom' Neural Compute Stick (Updated), 2016. ↩

3. Adolf, Fathom: Reference Workloads for Modern Deep Learning Methods, 2016. ↩

4. rdadolf, Fathom - Installing Prerequisites(Fathomのチュートリアル) ↩

5. NCFS Forum ↩