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第11世代の ノートパソコン に OpenVINO™「2021.3」をインストール

 第11世代の Intel® Core™ i7 CPU と Intel® Iris® Xe Graphics (GPU) を搭載した「DELL Latitude 7520」に、OpenVINO™ Toolkit をインストールして 「AIエッジコンピューティング」を実践する。第11世代 CPU と GPU の速度を試す。
 最新版「2021.3」をインストールする。

※ 最終更新:2021/05/13 

環境設定

準備したもの

OS (ubuntu20.04LTS) の環境設定

OpenVINO™ Toolkit のダウンロード

OpenVINO™ Toolkit のインストール

  1. ダウンロードされたパッケージを解凍
    $ cd ダウンロード
    $ ls
    l_openvino_toolkit_p_2021.2.185.tgz
    $ tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_2021.3.394.tgz
  2. 解凍したパッケージの中にあるインストーラを起動
    $ cd l_openvino_toolkit_p_2021.3.394
    $ sudo ./install_GUI.sh
    GUI のインストール手順に従いインストールを進める。

  3. 依存関係の外部パッケージをインストール
    $ cd /opt/intel/openvino_2021/install_dependencies
    $ sudo -E ./install_openvino_dependencies.sh
  4. 環境変数の設定
    $ source /opt/intel/openvino_2021/bin/setupvars.sh
    [setupvars.sh] OpenVINO environment initialized
    シェルを起動時に自動的に環境変数を設定するため 「~/.bashrc」ファイルの最後に「source /opt/intel/openvino_2021/bin/setupvars.sh」の1行を追記する。

  5. ターミナルをいったん閉じて再起動。シェルの起動を確認する。
    [setupvars.sh] OpenVINO environment initialized
  6. Model Optimizer の設定
    $ cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/model_optimizer/install_prerequisites
    $ sudo ./install_prerequisites.sh
  7. Pytorch をインストールする。
    オフィシャルサイト PyTorch FROM RESEARCH TO PRODUCTION にアクセスして、インストールパラメータを取得する
    $ pip3 install torch==1.8.1+cpu torchvision==0.9.1+cpu torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  8. scipy をインストール (オフィシャルサイトに記述はないがあとで必要になるので..)
    $ pip3 install scipy
  9. Intel® Processor Graphics (GPU) の設定
    $ cd /opt/intel/openvino_2021/install_dependencies/
    $ sudo -E su
    # ./install_NEO_OCL_driver.sh
    途中でドライバを新しくするかを聞いてくる。そのまま古いのを使うか?という質問なので「n」と回答。(ややこしい!!)
    ▼ 実行結果

  10. サンプルデモの実行1 demo_security_barrier_camera.sh
    $ cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/demo
    $ ./demo_security_barrier_camera.sh
    ▼ 実行結果

  11. サンプルデモの実行2 demo_squeezenet_download_convert_run.sh
    $ cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/demo
    $ ./demo_squeezenet_download_convert_run.sh
    ▼ 実行結果

  12. サンプルデモの実行3 demo_benchmark_app.sh
    $ cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/demo
    $ ./demo_benchmark_app.sh
    ▼ 実行結果

  13. 推論モデルファイルの一括ダウンロード
    $ cd ~/openvino_models
    $ ls
    cache  ir  models
    $ python3 /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/model_downloader/downloader.py --all
    ダウンロードには数時間を要する。気長に待つべし。
    ダウンロードされたモデルは、カレントディレクトリ直下の ./public ./intel ディレクトリ配下に格納されるので、デモのインストールで作成された ~/openvino_modelsディレクトリで実行する。
        :
        :
    FAILED:
    face-recognition-mobilefacenet-arcface
    face-recognition-resnet100-arcface
    face-recognition-resnet50-arcface
    fcrn-dp-nyu-depth-v2-tf
    retinaface-resnet50
    ssh-mxnet
    face-recognition-resnet34-arcface
    resnest-50-pytorch
    retinaface-anti-cov
    ダウンロードできないモデルがある。

  14. パブリックモデルの一括コンバート
    推論モデルをダウンロードしたディレクトリで続いて実行する。
    $ python3 /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/model_downloader/converter.py --all
        :
    
    [ SUCCESS ] Generated IR version 10 model.
    [ SUCCESS ] XML file: /home/mizutu/openvino_models/public/yolo-v4-tf/FP32/yolo-v4-tf.xml
    [ SUCCESS ] BIN file: /home/mizutu/openvino_models/public/yolo-v4-tf/FP32/yolo-v4-tf.bin
    [ SUCCESS ] Total execution time: 39.91 seconds. 
    [ SUCCESS ] Memory consumed: 1815 MB. 
    
    FAILED:
    efficientdet-d0-tf
    efficientdet-d1-tf
    face-recognition-mobilefacenet-arcface
    face-recognition-resnet100-arcface
    face-recognition-resnet34-arcface
    face-recognition-resnet50-arcface
    fcrn-dp-nyu-depth-v2-tf
    regnetx-3.2gf
    resnest-50-pytorch
    retinaface-anti-cov
    retinaface-resnet50
    rexnet-v1-x1.0
    ssh-mxnet
    コンバートできないモデルは 13。

  15. NEURAL COMPUTE STICK2 (NCS2) の使用設定
    • usersグループにカレントユーザーを加える
      $ sudo usermod -a -G users "$(whoami)"
    • NCS2用のルールをコピーし、リブートする
      $ sudo cp /opt/intel/openvino_2021/inference_engine/external/97-myriad-usbboot.rules /etc/udev/rules.d/
      $ sudo udevadm control --reload-rules
      $ sudo udevadm trigger
      $ sudo ldconfig
    • 確認
      $ lsusb
      Bus 004 Device 001: ID 1d6b:0003 Linux Foundation 3.0 root hub
      Bus 003 Device 001: ID 1d6b:0002 Linux Foundation 2.0 root hub
      Bus 002 Device 001: ID 1d6b:0003 Linux Foundation 3.0 root hub
      Bus 001 Device 004: ID 03e7:2485 Intel Movidius MyriadX
      Bus 001 Device 003: ID 8087:0026 Intel Corp. 
      Bus 001 Device 002: ID 046d:c534 Logitech, Inc. Unifying Receiver
      Bus 001 Device 001: ID 1d6b:0002 Linux Foundation 2.0 root hub
      
      $ id mizutu
      uid=1000(mizutu) gid=1000(mizutu) groups=1000(mizutu),4(adm),24(cdrom),27(sudo),30(dip),46(plugdev),100(users),120(lpadmin),131(lxd),132(sambashare)
  16. OpenCV のバージョン
    ▼ OpenCV のバージョン OpenVINO™「2021.3」版

  17. 開発ツールのバージョン
    $ gcc --version
    gcc (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1~20.04) 9.3.0
    Copyright (C) 2019 Free Software Foundation, Inc.
    This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
    warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
    
    $ cmake --version
    cmake version 3.16.3
    
    CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake).

OpenVINO™ ツールキット サンプルデモのインストール

 オフィシャルサイト Open Model Zoo Demos の手順で付属のデモを構築する。

Open Model Zoo Demos を動かす

更新履歴

参考資料


Last-modified: 2021-07-10 (土) 16:00:11