Caffe

Caffeの学習済みモデルをTensorFlow向けに変換してみた with Docker

こんにちは。技術研究所の 910 です。
Caffeではモデルの構造や学習方法などをprototxtという設定ファイルで定義できるので、非常に再利用し易く重宝しています。

しかしその一方で、私個人としてはTensorFlowを主軸に使っていきたいなーと思っていたりするので、今回はCaffeの学習済みモデルをTensorFlow向けに変換してみることにしました。

下準備

環境

OS macOS High Sierra Version 10.13 Beta7
Docker Docker for mac Version 17.06.2-ce-mac27 (19124)
変換に利用したライブラリ caffe-tensorflow

当然ではありますが、caffe-tensorflowを使う為にはCaffeとTensorFlowが両方導入されている環境が必要となります。
環境を新たに作るのもなかなか面倒ですし、変換の為だけに環境構築済みのGPUインスタンスを起動するのも勿体無いので、両方共導入済みのDocker imageを利用させていただきました。

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Core MLで、Caffeで作った学習済みモデルを使って画像のクラス分類をやってみた

こんにちは。技術研究所のYKです。

9/20(水)に公開されたiOS 11には、Core ML APIという、学習済みモデルをアプリに組み込んで利用できる機能が追加されています。
前々から自分が作った学習済みモデルを手元で使えたらなー、と思っていましたので、この機会にCore MLを試してみることにしました。

ちなみに、Appleが画像のクラス分類のサンプルとして以下のようなソースコードを提供してくれています。

今回はまずImage Classification with Vision and CoreMLを動かしてみて、それから私の手元にあるCaffeの学習済みモデルをiOSアプリに組み込んでみました。

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Python3でCaffeの環境構築をやってみた

技術研究所のYKです。 今回、新たにGPU環境を構築する必要が生じたので、そのついでにPython3でのCaffe環境構築を試してみました。 以前もCaffeの環境構築を行いましたが、その時には、情報がより多く出回っているという理由からPython2.7を使用して環境構築を行いました。
しかし、普段の業務やプライベートではPython3系を使っている為、どうせならPython3系を使ってやってみよう!と思い立ったのがキッカケです。 Python2.7での環境構築では手間取らなかったようなところで手間取ったので、(私自身の備忘の為にも)試行錯誤した結果をメモしておきます。

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Caffe のハマりどころ三題

技術研究所の(あ)です。
他の記事もいくつか書きましたが、最近、機械学習をちょこちょこ試してます。その一環で、オープンソースのフレームワークの Caffe での画像分類も試してみました。ウェブ等でいろいろ調べて試行錯誤しつつインストールしたり実行してみたりしたのですが、いくつか凄まじくハマったところがありましたので、それらの点について、同じようなトラブルに出くわした方々のためにここにメモっておきます。

1. インストールでハマったところ

Caffe (version は 1.0.0-rc3 てことでいいのかな?) をインストールしたのは、Ubuntu の載った AWS の GPUインスタンス上に CUDA 7.5 (GPGPU のライブラリ) を入れて、という環境です。

事前に「必要なライブラリ等が多くて、インストールがたいへん」と聞いていましたが、確かにたいへんでした。具体的な手順等は検索するといろいろ出てくるのでここでは端折ります。調べて出てくることに加え、make の途中で既に入れたはずのライブラリが「ない」と言われるので、パスを修正したりシンボリックリンクを張ったり、などの作業はいくつかやりましたが、このへんはまあ、ちょっと Unix に慣れた人ならば普通に対応できる範囲だと思います。

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