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Raspberry Pi 4にEdge TPUを付けて動かす

Posted at 2019-12-10

概要

ラズパイ4にEdge TPUを付けて、公式のサンプルを動かすまでにすることを書いてます。

最終的には、サンプルコードの物体分類が4.4msでできました。（早すぎないか...？

準備

用意するもの

ラズベリーパイ4本体
5V3A USB Type-C 電源用ケーブル
ストレージ用microSDカード
Coral USB Accelerator (Edge TPU)

OSをSDカードに焼く

ダウンロード

https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/
ここからOSのイメージをzipで落としてきます。
Raspbian Busterにはfull, desktop, liteの3種類がありますが、今回はliteを使います。

焼く

https://www.balena.io/etcher/
を使って用意したmicroSDに、先ほどダウンロードした.imgファイルを書き込んでいきます。
Validationに成功したら、SDカードは勝手にアンマウントされます。
が、もう一度マウントしてください。やることが残っています。

事前設定

SSHの有効化

ヘッドレス起動（画面無し起動）をするには、SSHの有効化は必要です。
bootパーティション内に、sshという名前のファイルを作成します。
拡張子は無くても、.txtなどでも大丈夫です。

sshという名前のファイルがある場合、sshがboot時から有効になります。

Wifiの設定

bootパーティション内にwpa_supplicant.confという名前のファイルを作ると、boot時にしかるべき場所にコピーしてくれます。
wpa_supplicant.confには主にWifiのSSIDと、パスワードの組み合わせを書いていく形になります。

https://mascii.github.io/wpa-supplicant-conf-tool/
ここに、パスワードを暗号化しつつwpa_supplicant.confを自動生成してくれるツールがあるので、これを使うといいと思います。

起動

ラズパイに必要な場合hdmiケーブルを接続しモニタにつなげます。
マウス、キーボード、有線LANなどの周辺機器も電源を入れる前に接続してください。
ただし、Edge TPUはまだ接続しないでください。

全て繋ぎ終えたら、ラズパイに電源ケーブルを刺します。

SSHで接続

あなたのパソコンがmDNSに対応しているか確認してください。
この辺の記事とかに色々書いてあります。私は2019/12/10時点で最新のwindows10を使っているのですが、ファイアーウォールの設定などをせずともできました。

https://qiita.com/maccadoo/items/48ace84f8aca030a12f1
この記事が参考になるかも

mDNSが使える場合、raspberrypi.localがラズパイのIPアドレスを表すので

>ssh pi@raspberrypi.local

初期起動時はユーザー名pi、パスワードはraspberryです。

設定とか

passwdコマンドでパスワードを変更しましょう。
好きなエディタとか入れましょう。
.bashrcのHISTSIZEとHISTFILESIZEをお好みで変更しましょう。
gitを入れましょう。

>sudo apt install git

raspi-configコマンドで色々設定できます。地域をJPにする以外はお好みで。

>sudo raspi-config

後は適当に更新しましょう。

>sudo apt update
>sudo apt upgrade

Edge TPU関連の設定

基本的にはhttps://coral.ai/docs/accelerator/get-started#1-install-the-edge-tpu-runtime に従ってやっていくので、コマンドだけ貼っておきます。

>echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list

>curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -

>sudo apt-get update

>sudo apt-get install libedgetpu1-std

ここまでやったら、Coral USB Acceleratorをラズパイに接続します。（やっとだ！

Tensorflow Lite Libraryのインストール

ここがちょっとしんどかった😢。

まずpipを入れるのですが、python-pip(python2系)とpython3-pip(3系)があるので気を付けてください。いれるのは3系のほうです。

>sudo apt install python3-pip
# バージョンチェック
>pip3 -V

そして、https://www.tensorflow.org/lite/guide/python#install_just_the_tensorflow_lite_interpreter にアクセスします。

このように、様々なアーキテクチャにビルド済みのtensorflow lite interpreterだけを切り離したライブラリがあるのでpipを使ってインストールします。（推論以外もしたい場合は、普通のtensorflowを入れてください）

念の為アーキテクチャの再確認をします。

>uname -a
# Linux raspberrypi 4.19.75-v7l+ #1270 SMP Tue Sep 24 18:51:41 BST 2019 armv7l GNU/Linux
>python3 --verison
# Python 3.7.3

よって、上の画像の左下のARM32,Python3.7のwhlをダウンロードします。そして、pipでそのファイルを使ってライブラリをインストールします。

pip3 install tflite_runtime-1.14.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

サンプルを動かす

https://coral.ai/docs/accelerator/get-started#2-install-the-tensorflow-lite-library に従ってコンソールを叩いていきます。

>mkdir coral && cd coral

>git clone https://github.com/google-coral/tflite.git

>cd tflite/python/examples/classification

>bash install_requirements.sh

最後のbash install_requirements.shでエラーになった場合、必要なライブラリが入っていないことによるエラーだと思います。

私は

sudo apt-get install libjpeg-dev
sudo apt install libatlas-base-dev

を入れ、もう一度実行してみたところ上手くいきました。

実行結果

>python3 classify_image.py --model models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite --labels models/inat_bird_labels.txt --input images/parrot.jpg
INFO: Initialized TensorFlow Lite runtime.
----INFERENCE TIME----
Note: The first inference on Edge TPU is slow because it includes loading the model into Edge TPU memory.
17.2ms
4.4ms
4.4ms
4.4ms
4.4ms
-------RESULTS--------
Ara macao (Scarlet Macaw): 0.76562

というわけで、なんと4.4msという驚異的な速度で物体分類ができました。