GW中の遊び(4)

せっかくなので自宅のGPUサーバー(Geforce750Tiなので残念GPUですが)で、VGG16をファインチューニングして文房具の判別をさせるべく学習させました。
今の所かなり的中率がよさそうです。
raspberry piで動かそうとしたところ、theanoではうまく動かず。
ビルド済みtensorflowではエラーで止まってしまうため、tensorflowをコンパイル中。
CPUが貧弱なので、時間がかかる。。。
コードと学習済みモデルとサンプル写真をgithubで共有します。
https://github.com/notfolder/stationery-predict.git

GW中の遊び(3)

せっかくなので、raspberry pi zeroにカメラをつけ、先に学習させた畳込みが3層のLeNetで白猫/キジ猫判定ができるデバイスを作ってみました。
被写体を写してボタンを押すと、推論して結果(キジならchai)を表示します。

GW中の遊び(2)

kerasで我が家の猫2匹の判別ができるようにDNNで学習させてみました。
http://aidiary.hatenablog.com/entry/20170110/1484057655

畳込みが3層のLeNetモデルで学習。
ほぼ100%判定できるようになったのですが、
白猫とキジ猫なので、画面真ん中に白いものがあれば白猫判定するという事に気付き。。。

GW中の遊び(1)

GW中にアキバでe-paperを見つけたので、raspberry pi zeroで色々書いて遊んでみました。

centos7 gpu docker 自分用メモ

07:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM107 [GeForce GTX 750 Ti] (rev a2)

07:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 0fbc (rev a1)

https://qiita.com/mpkato/items/3a9428f408e7e15d0a1b

https://www.server-world.info/query?os=CentOS_7&p=nvidia

2行記載する必要あり

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

===

下記も実行する

# dracut --force

# yum install -y gcc make kernel-devel

curl -O http://jp.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/418.43/NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run

cuda10

https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux

https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.0/secure/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux.run?aRZx39o4ivQVsKf3dSsLjUWhjNVY34RXHMBrgS66hhYBh3ys3qDY72XYRqz6Q5fD6tnKjinCsOlaDO1tqUidgIyZGt7THUcP4oNIbe8oV8AnonMrBGVGehw6DuAMKiQQAUhntnFEHA78AqhDPa-R_dXwe9h2eloVmq8_VtMEQrsgrTgRSX9uoON3aZc

nvidia-docker2

https://www.hpc-technologies.co.jp/nvidia-docker2-centos7

https://qiita.com/ishouyou/items/3c280144a14fe8bb082b