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  • Intel计算棒安装Ubuntu

    2016-12-28 21:16:00
    Intel计算棒是只有一块饼干大的计算机。 目前尚没有官方的Ubuntu镜像支持,但已经有牛人做出来了! 经测试,性能相当好,而且已经比较稳定。 Debian的几乎所有软件都可以使用。 以下方法主要支持二代,本人已...

    Intel计算棒是只有一块饼干大的计算机。

    目前尚没有官方的Ubuntu镜像支持,但已经有牛人做出来了! 经测试,性能相当好,而且已经比较稳定。 Debian的几乎所有软件都可以使用。

    以下方法主要支持二代,本人已测试。一代的没用过,据说比较慢,就不建议尝试了。

    下载镜像

    http://linuxiumcomau.blogspot.com.au/2016/10/running-ubuntu-on-intel-bay-trail-and.html

    注意,里面包含有Ubuntu多个版本,下载链接是短域名,需要科学使用下载工具。

    制作USB启动盘

    查看设备:diskutil
    卸载设备:diskutil unmountdisk /dev/... 开始烧写:

    dd if=/../ubuntu1604nuc.iso of=/dev/... bs=32m
    

    需要比较长的时间,请耐心等待。

    设置U盘启动

    按照界面提示,进入Bios,设置U盘启动,就可以安装系统了。

    转载于:https://my.oschina.net/u/2306127/blog/814056

    展开全文
  • 恰巧参加一个活动,主办方提供了拿铁熊猫LattePanda和Intel神经计算棒NCS2,正好来评估一下相应的软硬件环境与性能。 硬件1:拿铁熊猫LattePanda Delta 采用了 Intel 全新 N 系列赛扬 4 核处理器,最高可达 2.40 ...

    最近在调研一款嵌入式的平台,想用作深度学习推理的实现部署,要求尺寸尽量小巧,功耗要尽量低,而且要能够承担一定复杂度的深度学习的算法实现。

    恰巧参加一个活动,主办方提供了拿铁熊猫LattePanda和Intel神经计算棒NCS2,正好来评估一下相应的软硬件环境与性能。

    硬件1:拿铁熊猫LattePanda Delta

    采用了 Intel 全新 N 系列赛扬 4 核处理器,最高可达 2.40 GHz,4GB内存,内置蓝牙和 WiFi 模组,支持 USB 3.0 接口、HDMI 视频输出、3.5mm音频接口,100/1000Mbps 以太网口,以及额外的 MicroSD 扩展卡槽。集成一块 Arduino Leonardo 单片机,可以外拓各种传感器模块,支持 Windows 和 Linux 双操作系统。在功能和价格上都是完美的选择。

    硬件2:Intel神经计算棒NCS2

    Intel® Movidius™ Myriad™ X VPU核心,USB 3.1 Type-A接口,支持TensorFlow, Caffe, MXNet, ONNX, PyTorch/ PaddlePaddle(通过ONNX)。

    软件环境:OpenVINO,Ubuntu, Windows® 10

    先来一张硬件合照,确实是小巧,接上鼠标、键盘、显示器,就是一台巴掌大的电脑啊!

    合照.png

    翻个身,背面的接口也很丰富。

    背面.png

    LattePanda Delta配的eMMC 5.0只有32GB,作为部署推理应用应该是足够了,如果想把开发环境也全部安装上,就有点不够用了。

    为了测试,干脆加一块NVMe 接口的SSD,(有点飘了,500GB,其实OS加上各种软件,128GB足够了。然后分成两个250GB,准备一块给Windows10,一块装Ubuntu。)

    加装SSD.png

    考虑到原来开发机上采用的是VirtualBox和Ubuntu 18.04的组合,而且Ubuntu虚拟机上已经安装好了所有的软件,所以想直接把Ubuntu虚拟机挪到LattePanda Delta上。

    这个想法是可行的,中间踩了两个坑,一个是不支持USB3.0,一个是Intel神经计算棒NCS2在程序运行的时候会找不到,报错。在网上搜了好多教程,花了一些时间做尝试,最终把这两个坑给踩平了。把过程和用到的软件记录下来,给想在Ubuntu虚拟机里使用Intel神经计算棒NCS2的伙伴们做个参考,也省得自己忘了。

     

    1. 安装VirtualBox。

    我安装的是6.1.8版本,安装文件链接如下:

    http://download.virtualbox.org/virtualbox/

    Virtualbox1.png

    VirtualBox的6.1.8版本安装后,自带增强功能的iso文件,在如下路径下:

    C:\Program Files\Oracle\VirtualBox\VBoxGuestAdditions.iso,

    需要在虚拟光驱里添加该文件:

    增强iso.png

     

    2. 安装Ubuntu,这个教程较多,不做赘述。

    我使用的是Ubuntu 18.04.3 LTS,从笔记本电脑的虚拟机Copy过来的,所有软件齐全,大约30多GB,需要点击“注册”,导入虚拟机。

    导入虚拟机.png

    需要修改一下虚拟机的一些参数,然后就可以使用了。如:我原来的笔记本是8核的,虚拟机设置使用4核,现在CPU是4核的,虚拟机改成2核的。

     

    也可以自己重新安装Ubuntu。

    推荐一个清华的源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/

     

    3. 安装VirtualBox增强功能,使能USB3.0。

    要安装增强功能,单击虚拟机菜单中的“设备”>“安装增强功能”。

    安装增强功能.png

    然后通过如下链接下载对应版本的扩展增强包,并添加到“全局设定”的“扩展”里:

    http://download.virtualbox.org/virtualbox/6.1.8/Oracle_VM_VirtualBox_Extension_Pack-6.1.8-137981.vbox-extpack

    安装扩展功能.png

    这时,在USB设备里,你才可以使用USB3.0的控制器。

    安装扩展功能.png

    注意:这样才能使用USB3.0的功能(这是一个坑,莫要掉进去)。

     

    4. 识别Intel NCS2计算棒

    在Ubuntu虚拟机上使用Intel NCS2计算棒,需要增加一个USB筛选器,相应的程序才可以正确运行。

    USB筛选器:名称可以任意,供应商标识:03E7,产品标识一定要空着!

     

    注意:产品标识一定要空着(这也是一个坑,否则后续程序运行调用计算棒的时候会出现找不到计算棒的错误!)。

     

    5. 安装OpenVINO

    Intel提供了很好的文档帮助大家安装OpenVINO,大家可以按照这个文档一步步安装就可以了:

    Install Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Linux

    https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html

     

    也可以参考视频教程:

    OpenVINO™工具套件在 Lunix 上的安装+环境配置教程

    https://www.bilibili.com/video/BV1fC4y1s7dt/

     

    我的Ubuntu虚拟机里安装的是OpenVINO 2020.2.120版本,Python 3.6.9。

     

    如果某些国外的包安装比较慢,可以试试国内的源:

    pip install mxnet==1.5.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

     

    6. 性能测试

     

    打开一个Terminal,看到如下显示,证明OpenVINO 的环境变量初始化完成正确。

    [setupvars.sh] OpenVINO environment initialized

    xu@HPUbuntu:~$

     

    查看一下,计算棒是否被识别。

    xu@HPUbuntu:~$ lsusb

    Bus 001 Device 003: ID 03e7:2485  

     

    OpenVINO安装好后,可以测试一下LattePanda的CPU和Intel 神经计算棒NCS2的性能,

    将工作路径换到如下路径:

    xu@HPUbuntu:~$ cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo

    在该路径下执行./demo_security_barrier_camera.sh文件,该文件自动从网络的相关位置下载模型及数据,进行车的检测和车牌的识别。不带参数的时候,默认在CPU执行,加上 -d MYRAID参数,会在Intel 神经计算棒NCS2上执行。

    xu@HPUbuntu:/opt/intel/openvino/deployment_tools/demo$ ./demo_security_barrier_camera.sh

    xu@HPUbuntu:/opt/intel/openvino/deployment_tools/demo$ ./demo_security_barrier_camera.sh -d MYRAID

    由于每次执行都会到网络去下载模型和数据,以保证是最新的版本,如果你不需要下载新的模型和数据,可以直接调用编译后的执行文件就可以了。

     

    编译后的文件在~/inference_engine_demos_build/intel64/Release目录下,执行命令及参数如下所示:

    • 使用CPU做车的检测和车牌的识别,大约是6.1FPS:

    xu@HPUbuntu:~/inference_engine_demos_build/intel64/Release$ ./security_barrier_camera_demo -d CPU -d_va CPU -d_lpr CPU -i /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo/car_1.bmp -m /home/xu/openvino_models/ir/intel/vehicle-license-plate-detection-barrier-0106/FP16/vehicle-license-plate-detection-barrier-0106.xml -m_lpr /home/xu/openvino_models/ir/intel/license-plate-recognition-barrier-0001/FP16/license-plate-recognition-barrier-0001.xml -m_va /home/xu/openvino_models/ir/intel/vehicle-attributes-recognition-barrier-0039/FP16/vehicle-attributes-recognition-barrier-0039.xml

    [ INFO ] InferenceEngine: 0x7fd2a136c030

    [ INFO ] Files were added: 1

    [ INFO ]     /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo/car_1.bmp

    [ INFO ] Loading device CPU

    CPU

    MKLDNNPlugin version ......... 2.1

    Build ........... 42025

    [ INFO ] Loading detection model to the CPU plugin

    [ INFO ] Loading Vehicle Attribs model to the CPU plugin

    [ INFO ] Loading Licence Plate Recognition (LPR) model to the CPU plugin

    [ INFO ] Number of InferRequests: 1 (detection), 3 (classification), 3 (recognition)

    [ INFO ] 3 streams for CPU

    [ INFO ] Display resolution: 1920x1080

    [ INFO ] Number of allocated frames: 3

    [ INFO ] Resizable input with support of ROI crop and auto resize is disabled

    0.0FPS for (1 / 1) frames

    Detection InferRequests usage: 100.0%

    [ INFO ] Execution successful

    CPU推理性能.png

     

    • 使用Intel 神经计算棒NCS2做车的检测和车牌的识别,大约是16.2FPS:

    xu@HPUbuntu:~/inference_engine_demos_build/intel64/Release$ ./security_barrier_camera_demo -d MYRIAD -d_va MYRIAD -d_lpr MYRIAD -i /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo/car_1.bmp -m /home/xu/openvino_models/ir/intel/vehicle-license-plate-detection-barrier-0106/FP16/vehicle-license-plate-detection-barrier-0106.xml -m_lpr /home/xu/openvino_models/ir/intel/license-plate-recognition-barrier-0001/FP16/license-plate-recognition-barrier-0001.xml -m_va /home/xu/openvino_models/ir/intel/vehicle-attributes-recognition-barrier-0039/FP16/vehicle-attributes-recognition-barrier-0039.xml

    [ INFO ] InferenceEngine: 0x7f5b4663f030

    [ INFO ] Files were added: 1

    [ INFO ]     /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo/car_1.bmp

    [ INFO ] Loading device MYRIAD

    MYRIAD

    myriadPlugin version ......... 2.1

    Build ........... 42025

    [ INFO ] Loading detection model to the MYRIAD plugin

    [ INFO ] Loading Vehicle Attribs model to the MYRIAD plugin

    [ INFO ] Loading Licence Plate Recognition (LPR) model to the MYRIAD plugin

    [ INFO ] Number of InferRequests: 1 (detection), 3 (classification), 3 (recognition)

    [ INFO ] Display resolution: 1920x1080

    [ INFO ] Number of allocated frames: 3

    [ INFO ] Resizable input with support of ROI crop and auto resize is disabled

    0.0FPS for (1 / 1) frames

    Detection InferRequests usage: 100.0%

    [ INFO ] Execution successful

    计算棒推理性能.png

     

    7. 小结

    拿铁熊猫LattePanda Delta以它小巧的尺寸和较低的功耗来说,性能还是比较不错的,而且还有I2C,I2S,RS232等接口。板子上还搭载ATmega32U4,提供标准的Arduino接口,可以用来做电机和设备的控制。如果有更高的需求,可以升级到LattePanda Alpha,CPU是Intel Core M3-7y30,内存为8GB,eMMC 5.0为64GB。

    Intel神经计算棒NCS2的性能不错,OpenVINO提供了很好的环境平台,也有较多的训练好的模型供参考,可以很方便地把训练好的网络模型做优化,部署在NCS2上。

    LattePanda Delta有3个USB3.0接口并排,可以插两个Intel神经计算棒NCS2,提供两倍的计算性能。感兴趣的朋友,可以试一试。

     

                                                                                                                                                                                    老徐  2020/7/1

     

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  • 前面已经安装配置好OpenVINO,并且...现在可以用这两个文件在Intel® Neural Compute Stick 2上进行推理运算了。 进入目录 C:\Users\hh\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\object_detec...

    前面已经安装配置好OpenVINO,并且已经把yolov3.weights转换成IR文件(.xml & .bin)。现在可以用这两个文件在Intel® Neural Compute Stick 2上进行推理运算了。

    进入目录

    C:\Users\hh\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\object_detection_demo_yolov3_async

    打开object_detection_demo_yolov3_async.vcxproj,编译工程,生成的.exe文件在目录

    C:\Users\hh\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Release

    打开cmd,进入目录

    cd C:\Users\hh\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build\intel64\Release

    执行命令

    object_detection_demo_yolov3_async.exe -m "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\frozen_darknet_yolov3_model.xml" -d MYRIAD -i cam

    因为这个demo仅支持视频输入或者摄像头输入,所以这里调用摄像头。

    开始运行,下面是打印的log

    程序会打开摄像头,进行目标检测。在Intel® Neural Compute Stick 2上yolov3推理时间是一帧300多毫秒,之前在我电脑上CPU i5的推理时间大概是2s左右,计算棒2代的时间优势还是很大的。

    当然也可以修改源码,使其接收输入单张图片。

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  • ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/01/1580540290_141234.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/01/1580540311_436716.png) 有点迷,不知道该怎么转化。
  • 第1个坑是ckpt文件转pb文件: 网上的做法是先保存为ckpt,再import_meta_graph,再用saver....解决方法:1、缩小网络入口大小,2、计算棒插到有独立供电,且电流大于3A的USB上(这个没试过,理论可行)  

    第1个坑是ckpt文件转pb文件:

    网上的做法是先保存为ckpt,再import_meta_graph,再用saver.restore取会保存的内容,最后graph_util.convert_variables_to_constants。这样做可以产生pb文件,但文件比较大(130M)。而且用transform_graph工具压缩去除无用节点没有效果,文件大小基本不变。个人分析是这种保存方法有很多冗余变量也被保存进去了。我最后跳过ckpt保存,直接convert_variables_to_constants。保存的文件非常小(12M),小了10倍多!!!

    隔了一个周末,再尝试直接graph_util.convert_variables_to_constants,发现pb文件还是130M,而且Model.summary后发现参数个数*4大概就是130M bytes。所以之前模型突然变成12M是我失忆了??无心再去找原因了。。。大家别当真就好

    第2个坑是NCS2的Failed to read output from FIFO: NC_ERROR

    E: [xLink] [    697998] [EventRead00Thr] eventReader:218    eventReader thread stopped (err -4)
    E: [global] [    697998] [Scheduler00Thr] dispatcherEventSend:1004    Write failed (header) (err -4) | event XLINK_READ_REL_REQ

    E: [xLink] [    697998] [Scheduler00Thr] eventSchedulerRun:626    Event sending failed
    E: [global] [    698000] [Scheduler00Thr] dispatcherEventSend:1004    Write failed (header) (err -4) | event XLINK_WRITE_REQ

    E: [xLink] [    698000] [Scheduler00Thr] eventSchedulerRun:626    Event sending failed
    E: [xLink] [    698000] [Scheduler00Thr] eventSchedulerRun:576    Dispatcher received NULL event!
    E: [ncAPI] [    698000] [python2.7] ncFifoReadElem:3510    Packet reading is failed.
    E: [watchdog] [    698664] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    699663] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    700662] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    701662] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    702661] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    703660] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    704659] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    705658] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    706657] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    707656] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    708655] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    709654] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    710653] [WatchdogThread] sendPingMessage:121    Failed send ping message: X_LINK_ERROR
    E: [watchdog] [    710653] [WatchdogThread] watchdog_routine:315    [0x2c6ff50] device, not respond, removing from watchdog


    Traceback (most recent call last):
      File "/home/jojo/clion-2019.2.5/plugins/python/helpers/pydev/pydevd.py", line 1415, in _exec
        pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script
      File "/home/jojo/CLionProjects/samples/python_samples/classification_sample/classification_sample.py", line 147, in <module>
        sys.exit(main() or 0)
      File "/home/jojo/CLionProjects/samples/python_samples/classification_sample/classification_sample.py", line 115, in main
        res = exec_net.infer(inputs={input_blob: images})
      File "ie_api.pyx", line 241, in openvino.inference_engine.ie_api.ExecutableNetwork.infer
      File "ie_api.pyx", line 308, in openvino.inference_engine.ie_api.InferRequest.infer
      File "ie_api.pyx", line 312, in openvino.inference_engine.ie_api.InferRequest.infer
    RuntimeError: Failed to read output from FIFO: NC_ERROR

    一开始有个帖子说NC_ERROR是没有管理员权限造成的,sudo后就没问题了。其实这个方法没用。后来怀疑是产生的IR太大超过计算棒容量了,故压缩了IR文件到FP16,大小减少了一半,但问题依旧。其实如果ie.load_network没问题就说明模型装载没问题的。最后找到帖子:https://github.com/PINTO0309/OpenVINO-YoloV3/issues/7

    发现是模型input_shape比较大时,计算棒功率猛增,电流不够了!!!!麻蛋!!还有这骚操作!!!故减少网络输入大小,居然可以了。解决方法:1、缩小网络入口大小,2、计算棒插到有独立供电,且电流大于3A的USB上(这个没试过,理论可行)

     

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