OpenVINO:インストールメモ

OpenVINO(Open Visual Inference & Neural network Optimization)はIntelが開発しているDeep Learningの推論用ツールキット。CVATでオートアノテーション用のモデルをアップロードするために必要なのでインストールしたときのメモ。私の環境では以下のIntel OpenVINOのサイトに従って簡単にインストールできた。

OpenVINO Toolkit

環 境

  • Razer  Blade 15 (2018)
  • Ubuntu 18.04
  • Kernel 5.3.0-40-generic
  • Python 3.6.9

インストール

  • ダウンロード:次のサイトからLinux用のツールキットをダウンロードする。ダウンロードには登録が必要なので、必要事項を記入してダウンロードする。なお、AdBlockなどの広告ブロッカーを使っているとダウンロードできないで停止する。2020年3月7日時点では最新のバージョン2020.1だとCVATで問題が起きたので、2019R3.1のバージョン (Choose a download optionはFull package)を選び、~/Downloadsに保存する。なお、CVATを使わないならpythonのデモスクリプト(openvino_2020.1.023/deployment_tools/open_model_zoo/demos/python_demos)があるopenvino_2020.1.023のインストールが良い。
  • インストール: 端末を開き次のコマンドを実行して、インストールする。
    • $  cd  ~/Downloads
    • $  tar  xvzf  l_openvino_toolkit_p_2019.3.376.tgz
    • $ cd  l_openvino_toolkit_p_2019.3.376
    • $  sudo  ./install_GUI
      • “I accept the terms of the license agreement”にチェックを入れてライセンスに同意が必要。それ以外は特に変更することはないのでデフォルトのままで、Install、Nextをクリックしていく。最後のFinishを押すとインストールは完了する。
  • 追加インストール:依存関係のある外部ソフトをインストールする。
    • $ cd /opt/intel/openvino/install_dependencies
    • $  sudo -E ./install_openvino_dependencies.sh
  • 環境変数の設定:~/.bashrcの最後に以下を追加し保存する。
    • source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
  • モデルオプティマイザーの設定:OpenVINOはエッジ用のツールなので学習はCaffe、TensorFlowなどの他のフレームワークを使う。他のフレームワークの学習済みモデルをインポートするツールがモデルオプティマイザーであり、学習済みのモデルを推論するために必要である。モデルオプティマイザーで学習済みのモデルを実行するときは、出力はネットワークのIntermediate Representation (IR)となり次の2つのファイルとなる。詳細はこのリンクを参照。
    • Intermediate Representation (IR)
      • .xml: ネットワーク構造
      • .bin: ネットワークの重み
    • 設定
      • $ cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/install_prerequisites
      • $  sudo ./install_prerequisites.sh

検 証

  • インストールがうまくできたが以下のコマンドで確認する。下図のように車が識別できたら成功。
    • $  cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo
    • $  ./demo_squeezenet_download_convert_run.sh
    • $  ./demo_security_barrier_camera.sh

Intel GPU用の設定

  • $ cd /opt/intel/openvino/install_dependencies/
  • $ sudo -E su
  • $  ./install_NEO_OCL_driver.sh
    • 実行すると以下のメッセージが出力された。

Adding demulab to the video group…
Installation completed successfully.

Next steps:
Add OpenCL users to the video group: ‘sudo usermod -a -G video USERNAME’
e.g. if the user running OpenCL host applications is foo, run: sudo usermod -a -G video foo
Current user has been already added to the video group

If you use 8th Generation Intel® Core™ processor, you will need to add:
i915.alpha_support=1
to the 4.14 kernel command line, in order to enable OpenCL functionality for this platform.

  • 第8世代のIntelプロセッサーを使っている場合は、i915.alpha_support=1をカーネルのコマンドラインに追加する必要がある。lscpuコマンドのモデル名を見るとわかる。私の場合は、以下なのでi7-の後の数字が世代となる。つまり、第8世代になるのでi915.alpha_support=1をカーネルのコマンドラインに追加しなければならない。
    • Intel(R) Core(TM) i7-8750H CPU @ 2.20GHz
  • /etc/default/grubのGRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULTにi915.alpha_support=1を追加して次のようにする。
    • GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=”quiet splash i915.alpha_support=1″
  • 次のgrubで変更を反映させる。
    • $ sudo /usr/sbin/update-grub
  • リブートして検証を再度実行してフレームレートが上がっているか確認する。
    • $ sudo reboot
  • 検証
    • $  cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo
    • Intel内蔵GPUを有効にするためには-d GPUのオプションをつけてスクリプトを実行する。
      • $  ./demo_security_barrier_camera.sh -d GPU
    • CPUとGPUの6回の平均は次のとおり。NVIDIAのGPUのように爆速にはならなかったが、私の環境ではGPUの方が約1.7倍高速になった。
      • CPU: 51.7 fps
      • GPU: 86.5 fps

終わり

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