classification(画像分類)を試してみた時の備忘録。classification(画像分類)は読み込んだ画像に何が写っているのかを推測して確率(%)で表してくれる。上記の画像分類はiNaturalistの鳥のデータセットで学習されたモデルを使用しているので基本的には鳥の識別を行うサンプルとなっている。上記のサンプルコードのページは頻繁に更新がされており以前の記事とインストール方法が異なっている事が多いのでこれから試す方は最新のページを確認してみたほうが良いと思う。記事の最後に今回の記事の内容を動画で解説している。ラズパイなどのLinuxコンピューターに接続すると機械学習モデルの推論が高速化される。Googleの機械学習のフレームワークであるTensorFlowをそれほど高性能でないマシンでもUSB接続するだけで高速動作させる事ができるのでラズパイなどにはうってつけだと思う。B+なのでUSB2.0までしか対応していない。AcceleratorはUSB3.0なので恐らく性能の100%は発揮できていないと思われる。Acceleratorのセットアップを行う。セットアップはこちらのページを参考にした。TPUランタイムをインストールする。以下のコマンドでパッケージリポジトリを取得する為の情報をsources.listに記入した後、パッケージキーを取得する。続いてupdateする。TPUランタイムのインストールを行う。最大クロック周波数で動作させる為のランタイムのインストールを行う。AcceleratorをUSBで接続する。最大クロック周波数で動作させるオプションでデフォルトの2倍の周波数で動作させるランタイムバージョンをインストールすることができる。hot)との事だがインストールしてみた。hot”という事は無かった。libedgetpu1-max設定画面が表示されるので「了解」を選択する。