mat 변수가 나오는걸 봐서는 구버전이라.. 요즘꺼에 돌려보려면 조금 고생할 듯.
openGL은 텍스쳐까진 보질 못해서 코드를 이해 못하겠네..
| opengl glortho gluperspective (0) | 2023.08.28 |
|---|---|
| glReadPixels() 와 glUseProgram() (0) | 2022.11.17 |
| glMatrixMode() (0) | 2020.04.14 |
| opengl superbible 3rd 리눅스 빌드 패키지 (0) | 2020.04.08 |
| opengl super bible 3rd - 4,5 chapter (0) | 2020.04.06 |
흐음.. 의외로 좋은게 있었네?
HD7960 - 115위
GTX660 - 164위
GTX750 - 206위
GT1030 - 214위
GTX650 - 279위
[링크 : https://gpu.userbenchmark.com/Compare/Nvidia-GTX-660-vs-AMD-HD-7970/2162vs2163]
[링크 : https://gpu.userbenchmark.com/Compare/Nvidia-GTX-750-vs-Nvidia-GTX-660/3162vs2162]
[링크 : https://gpu.userbenchmark.com/Compare/Nvidia-GTX-660-vs-Nvidia-GT-1030/2162vsm283726]
[링크 : https://gpu.userbenchmark.com/Compare/Nvidia-GTX-660-vs-Nvidia-GTX-650/2162vs3154]
| 슈퍼마이크로 2U 8bay 서버 구매 (0) | 2022.02.15 |
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23bit 비트의 정수고 8bit의 십진수 정확도 라고 하니 먼가 감이 안오는데
0 ~ 8388608(2^23) 범위를
0 ~ 32768 로 사용한다는 것. (그럼 이론상 FHD 17*17개 UHD 8*8 까지 가능하려나)
정확도는 어떤 의미로 쓰려나.. 나중에 확대했을때를 대비해서 소수점 포인트를 주는건가?
| /** * Fixed-point number * * A `wl_fixed_t` is a 24.8 signed fixed-point number with a sign bit, 23 bits * of integer precision and 8 bits of decimal precision. Consider `wl_fixed_t` * as an opaque struct with methods that facilitate conversion to and from * `double` and `int` types. */ typedef int32_t wl_fixed_t; |
[링크 : https://code.woboq.org/qt5/include/wayland-util.h.html]
| typedef int32_t wl_fixed_t; static inline int wl_fixed_to_int(wl_fixed_t f) { return f / 256; } static inline wl_fixed_t wl_fixed_from_int(int i) { return i * 256; } |
[링크 : https://github.com/nobled/wayland/blob/master/src/wayland-util.h]
| wayvnc 실행 실패 (0) | 2022.02.17 |
|---|---|
| wayland-scanner (0) | 2022.02.16 |
| wayvnc (0) | 2022.01.24 |
| weston client 메모리 누수 (0) | 2022.01.17 |
| wayland buffer (0) | 2022.01.13 |
전부 정적으로 묶고 일부만 동적으로 묶는거나
동적으로 묶을건 냅두고 필요한(나머지) 것을 정적으로 묶는거나 그게 그건가?
-static-libgcc 한다고 해서 glibc 버전 안 맞다고 발생하는 에러를 해결할 순 없다
[링크 : https://stackoverflow.com/questions/26304531]
[링크 : https://kldp.org/node/136157]
[링크 : https://enst.tistory.com/entry/liblibcso6-version-GLIBC27-not-found]
[링크 : https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Link-Options.html]
[링크 : https://www.codeproject.com/Questions/1241890/How-to-link-to-libc-statically]
-lm 버전 문제 있으면 걍 해당 라이브러리를 static link 해버리면 되니까!
| $ g++ -std=c++11 -o classify classify.cc -I/home/pi/work/coral/libedgetpu/tflite/public -I/home/pi/work/coral/tensorflow -I/home/pi/work/coral/tensorflow/tensorflow/lite/tools/make/downloads/flatbuffers/include -L/home/pi/work/coral/tensorflow/tensorflow/lite/tools/make/gen/rpi_armv7l/lib -L/home/pi/work/coral/pycoral/libedgetpu_bin/throttled/armv7a -ltensorflow-lite -static-libgcc -l:libedgetpu.so.1.0 -lpthread -ldl /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libm.a |
[링크 : http://www.iamroot.org/xe/index.php?mid=Programming&document_srl=13406]
| gcc vectorization 실패 (0) | 2022.06.02 |
|---|---|
| gcc / 문자열 선언 (0) | 2022.03.17 |
| 구조체 타입과 변수명은 구분된다? (0) | 2021.11.18 |
| gcc unsigned to signed upcast 테스트 (0) | 2021.07.08 |
| gcc vectorized loop (0) | 2021.06.30 |
해당 cpp 예제는 label_image를 수정한 것 같고, 이미지는 bmp 24bit만 받아들일 수 있을 것으로 생각된다.
그리고 이미지는 알아서 resize 해주지 않아 244*244로 리사이즈 한 이미지를 넣어주어야 한다.
netron 웹 사이트에서 모델을 불러들여서 확인해보니 input tensor 사이즈가 [1,244,244,3] 이다.
아.. 놔.. threshold는 0~1 사이 실수로 입력해야 한다. (도움말 좀만 더 친절히 해줘 ㅠㅠ)
(대충 봐서 thread로 보고 4를 넣었으니 결과가 나올리가..)
| ./classify <model_file> <label_file> <image_file> <threshold> |
그리고 edgetpu용으로 돌리나 일반용으로 돌리나 시간 차이가 좀 나긴 한데 무슨 차이인진 모르겠다.
| $ time ./classify models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant.tflite models/inat_bird_labels.txt images/parrot_re.bmp 0.2 0.79297923 Ara macao (Scarlet Macaw) real 0m3.914s user 0m0.612s sys 0m0.132s |
쥐꼬리 만큼 줄긴했는데... user쪽이 많이 줄어들긴 했다.
| $ time ./classify models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite models/inat_bird_labels.txt images/parrot_re.bmp 0.1 0.79297923 Ara macao (Scarlet Macaw) real 0m3.542s user 0m0.108s sys 0m0.171s |
| google coral with tpu, python (0) | 2022.02.07 |
|---|---|
| edgetpu_c.h 파일 내용 분석 (0) | 2022.02.07 |
| tensorflow brace-enclosed initializer list (4) | 2022.02.07 |
| google coral, tpu yolo (0) | 2022.01.27 |
| coral tpu delegate example (0) | 2022.01.25 |
이전에 했었는데 먼가 내용을 다시보니 부족해서 추가
edgetpu 용으로 변환된 모델
| $ python3 classify_image.py --model models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite --labels models/inat_bird_labels.txt --input images/parrot.jpg ----INFERENCE TIME---- Note: The first inference on Edge TPU is slow because it includes loading the model into Edge TPU memory. 137.5ms 13.0ms 13.1ms 13.1ms 13.1ms -------RESULTS-------- Ara macao (Scarlet Macaw): 0.77734 |
변환되지 않은 모델. 속도 차이가 상당히 나는데 반복 실행시 속도가 줄어들지 않는걸 보면..
tpu 가속을 받지 못하고 cpu로 돌리기 때문이려나?
그리고 정확도는 소수점 5자리 까지 동일하게 나온다.
quantization 으로 인한 정확도 차이는 잘만들면 무시할 만한 수준 이라고 보면 될 듯.
| $ python3 classify_image.py \ > --model models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant.tflite \ > --labels models/inat_bird_labels.txt \ > --input images/parrot.jpg ----INFERENCE TIME---- Note: The first inference on Edge TPU is slow because it includes loading the model into Edge TPU m emory. 552.0ms 542.7ms 541.3ms 549.1ms 541.4ms -------RESULTS-------- Ara macao (Scarlet Macaw): 0.77734 |
2020.10.20 - [프로그램 사용/google coral] - google coral, ubuntu 18.04
| google coral with tpu, cpp (4) | 2022.02.07 |
|---|---|
| edgetpu_c.h 파일 내용 분석 (0) | 2022.02.07 |
| tensorflow brace-enclosed initializer list (4) | 2022.02.07 |
| google coral, tpu yolo (0) | 2022.01.27 |
| coral tpu delegate example (0) | 2022.01.25 |
2020년 1월 30일 커밋 되었는데
헤더에 사용법을 넣어두었고 그게 바로.. 문제의 그 내용 -_-
| // 4. Modify interpreter with the delegate. // // auto* delegate = // edgetpu_create_delegate(device.type, device.path, nullptr, 0); // interpreter->ModifyGraphWithDelegate({delegate, edgetpu_free_delegate}); // Frees delegate returned by `edgetpu_create_delegate`. EDGETPU_EXPORT void edgetpu_free_delegate(TfLiteDelegate* delegate); |
[링크 : https://github.com/google-coral/edgetpu/blob/master/libedgetpu/edgetpu_c.h]
delegate를 free 하지 않고(메모리 누수를 감수하면..)
위의 함수 원형으로 delegate만 던져주거나
unique_ptr <Delegate, Deleter > 로 랩핑하면 가능을 할 것 같은데
그게 아니라면.. { } 로 감싼 부분이 자동으로 변형되는건 아니겠지? (컴파일러 옵션에 의해)
| TfLiteStatus ModifyGraphWithDelegate( TfLiteDelegate *delegate ) TfLiteStatus ModifyGraphWithDelegate( std::unique_ptr< Delegate, Deleter > delegate ) |
[링크 : https://www.tensorflow.org/lite/api_docs/cc/class/tflite/interpreter#modifygraphwithdelegate_1]
| google coral with tpu, cpp (4) | 2022.02.07 |
|---|---|
| google coral with tpu, python (0) | 2022.02.07 |
| tensorflow brace-enclosed initializer list (4) | 2022.02.07 |
| google coral, tpu yolo (0) | 2022.01.27 |
| coral tpu delegate example (0) | 2022.01.25 |
그냥 손에 익숙한(!) v2.4.1을 써서 그런가(구버전 api라서?)
해당 함수가 존재하지 않는다고 에러가 발생하고 빌드에 실패한다.
| classify.cc:177:73: error: no matching function for call to ‘tflite::Interpreter::ModifyGraphWithDelegate(<brace-enclosed initializer list>)’ interpreter->ModifyGraphWithDelegate({delegate, edgetpu_free_delegate}); ^ In file included from classify.cc:12: /home/pi/work/coral/tensorflow/tensorflow/lite/interpreter.h:421:16: note: candidate: ‘TfLiteStatus tflite::Interpreter::ModifyGraphWithDelegate(TfLiteDelegate*)’ TfLiteStatus ModifyGraphWithDelegate(TfLiteDelegate* delegate); ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ /home/pi/work/coral/tensorflow/tensorflow/lite/interpreter.h:421:16: note: no known conversion for argument 1 from ‘<brace-enclosed initializer list>’ to ‘TfLiteDelegate*’ /home/pi/work/coral/tensorflow/tensorflow/lite/interpreter.h:431:23: note: candidate: ‘template<class Delegate, class Deleter> TfLiteStatus tflite::Interpreter::ModifyGraphWithDelegate(std::unique_ptr<_Tp, _Dp>)’ inline TfLiteStatus ModifyGraphWithDelegate( ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ /home/pi/work/coral/tensorflow/tensorflow/lite/interpreter.h:431:23: note: template argument deduction/substitution failed: classify.cc:177:73: note: couldn't deduce template parameter ‘Delegate’ interpreter->ModifyGraphWithDelegate({delegate, edgetpu_free_delegate}); |
검색해보니 c++x00
| class Example { private: public: Example(std::initializer_list<int> list) { } }; Example exam = {10,10,10,10,10}; |
[링크 : https://forum.arduino.cc/t/how-to-make-brace-enclosed-initializer-list-constructor/628295]
| Phenotype(std::initializer_list<uint8> c) { assert(c.size() <= std::size(m_array)); std::copy(c.begin(), c.end(), m_array); } // used like Phenotype p1{1, 2, 3}; Phenotype p2({1, 3, 2}); // works too Phenotype p3(1, 2, 3); // doesn't work |
[링크 : https://stackoverflow.com/questions/4118025/brace-enclosed-initializer-list-constructor]
그나저나 api 문서가 업데이트 늦을수도 있지만
아래의 원형밖에 없는데 std::unique_ptr이 std::initializer_list일 리는 없을테고. 도대체 어떤 함수를 써야 하는걸까?
| TfLiteStatus ModifyGraphWithDelegate( TfLiteDelegate *delegate ) TfLiteStatus ModifyGraphWithDelegate( std::unique_ptr< Delegate, Deleter > delegate ) TfLiteStatus ModifyGraphWithDelegate( std::unique_ptr< TfLiteDelegate > delegate )=delete |
[링크 : https://www.tensorflow.org/lite/api_docs/cc/class/tflite/interpreter#modifygraphwithdelegate_1]
| google coral with tpu, python (0) | 2022.02.07 |
|---|---|
| edgetpu_c.h 파일 내용 분석 (0) | 2022.02.07 |
| google coral, tpu yolo (0) | 2022.01.27 |
| coral tpu delegate example (0) | 2022.01.25 |
| google coral, ubuntu 18.04 (0) | 2020.10.20 |
컴퓨터를 팔았다고 해야하나.. 떠넘겼다고 해야하나
아는분 컴퓨터 고치러 온김이 i5-2500을 옆그레이드인 i5-4450으로 교체
이전에 메모리가 2gb *2 였던것 같은데 4gb*2로 바꾸고
다른 컴퓨터도 2gb*2 에서 2gb*3로(희한하게 4gb 꽂으면 안켜지는.. HP 보드?) 업그레이드
언넝 주말동안 정리해서 팔아서 창고나 정리해야지 ㅠㅠ
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