インテルのAI推論を用いた開発ツール OpenVINO Tool KitをWin10 64bitパソコンに入れて、demoを走らせていますが、このPCには、

 

Anaconda Navigator 1.6.9

Python 3.6

Tensorflow -gpu 1.8.0

Keras -gpu 2.1.6

pythorch 1.1.0

CUDA 10.1

CUDNN 7.1.4

GeForce GTX1060(6GB)

等がインストールされており、

 

yolo3、yolo3-tiny、SSD300、SSD512、M2DET、他、クラス分類のお試しpythonスクリプトを作成、実行させています。

 

OpenVINOのdemoの実行を試す中で、久々にyolo3による物体検出をUSBカメラを画像入力でバイすとして動かしてみたら、、

 

あれーー、、トラブル発生。(^^;)

 

①numpy関連のエラー 詳しいメッセージは記録していません。

→conda install numpy

で復旧

 

②通常10fps程度は出るところ2fps程度。SSD300は、通常15fps以上出るところ5fps程度。

明らかにフレームレートが遅いという症状が出ました。

明らかにGPUを使わずに推論を実施している模様。

 

CUDAバージョンは10.1で問題なし。

Tensorflowのバージョンをチェックしてみると、

 pip list  | find "tensor"

tensorboard          1.14.0
tensorflow          1.14.0
tensorflow-estimator 1.14.0

えええ??

CPU版になっている?
バージョンが1.14.0だぁ?


1.8.0 GPU版を入れたはずだった。

 

やられた ( ;∀;)

 

OpenVINOインストールの途中で何やら悪いことをしまったようです。(※)

 

結局、Tensroflowとkerasの痕跡をアンインストール、

Tensorflow -gpu 1.8.0

Keras -gpu 2.1.6

を再インストールして復旧しました。

 

実施したこと:

 

・AnacondaでEnvironmentをTensorflowのGPU環境へ切り替えるとパッケージのリストが出るので、Tensroflow と kerasの文字が含まれるパッケージを選択してアンインストール。

・pip list コマンドで、インストールされているパッケージのバージョン詳細を見ると、

tensorboard 1.14.0 tensorflow-estimator 1.14.0が残っていたので、

   pip uninstall tensorboard==1.14.0
   pip uninstall tensorflow-estimator==1.14.0

としてアンインストール
 

・壊れる前のバージョンのTensroflowとkerasをインストール。


pip install tensorflow-gpu==1.8.0
pip install keras-gpu==2.1.6
 

これで復旧。

 

(※)推定原因:おそらくですが、OpenVINOインストールの途中で、

Model Optimizer Configuration Steps

というステップがあり、DOS窓で、install_prerequisites_tf.bat を実行するというのがあります。
 
①そこで、おそらく、tensorflow-gpu 1.8.0 と keras-gpu 2.1.6の仮想環境をactivateしていたと思われること。
 
また、
 
②batの本体が、
     pip install prerequisites_tf.txt
 
で、prerequisites_tf.txt の中身が、
 
tensorflow>=1.2.0
networkx>=1.11
numpy>=1.12.0
test-generator==0.1.1
defusedxml>=0.5.0
 
っとなっていて、tensorflowの1.2以上の最新版、1.14.0を上書きインストールしてしまったものと思われます。
 
①はあくまで推定。
②はおそらくこのとおり。
 
念のため、OpenVINOをインストールするPCと、deeplearingのフレームワークをインストールしてpythonなどで遊ぶPCは別にした方が安全なように思います。
 
あるいは、同一PCにUbuntuを入れて、OpenVINOはそっちでやるか。
 
次回は、結果がイマイチだった action recognitionpython demo を取り上げたいと思います。