TensorFlow + DirectML s Windows ML: Detekce objektů v reálném čase z videa

V tomto kurzu se dozvíte, jak místně vytrénovat a vyhodnotit model detekce objektů v reálném čase v aplikaci UPW. Model se bude trénovat pomocí TensorFlow místně na vašem počítači prostřednictvím rozhraní API DirectML, která poskytuje zrychlené trénování GPU na všech zařízeních s Windows. Vytrénovaný model se pak integruje do aplikace pro UWP, která pomocí webové kamery detekuje objekty v reálném čase, místně a pomocí rozhraní API Windows ML.

Začneme tím, že na vašem počítači povolíme TensorFlow.

Pokud chcete zjistit, jak model vytrénovat pomocí TensorFlowu, můžete pokračovat k trénování modelu.

Pokud máte model TensorFlow, ale chcete se dozvědět, jak ho převést na formát ONNX vhodný pro použití s rozhraními API WinML, přečtěte si článek o převodu modelu.

Pokud máte model a chcete se dozvědět, jak vytvořit zcela novou aplikaci WinML, přejděte k části Nasazení modelu.

Povolení akcelerace GPU pro TensorFlow s DirectML

Pokud chcete na svém počítači povolit TensorFlow, postupujte následovně.

Kontrola vaší verze Windows

TensorFlow s balíčkem DirectML v nativním systému Windows funguje ve Windows 10 verze 1709 (build 16299) nebo novějších verzích Windows. Číslo verze sestavení můžete zkontrolovat spuštěním winver příkazu Spustit (Windows logo key + R).

Kontrola aktualizací ovladačů GPU

Ujistěte se, že máte nainstalovaný nejnovější ovladač GPU. V části Nastavení systému Windows vyberte Vyhledat aktualizace.

Nastavení TensorFlowu s DirectML preview

Pro použití s TensorFlow doporučujeme nastavit virtuální prostředí Pythonu ve Windows. K nastavení virtuálního prostředí Pythonu můžete použít mnoho nástrojů – pro tyto pokyny použijeme minicondu Anaconda. Zbytek tohoto nastavení předpokládá, že používáte prostředí miniconda.

Nastavení prostředí Pythonu

Poznámka:

V následujících příkazech používáme Python 3.6. Balíček tensorflow-directml ale funguje v prostředí Pythonu 3.5, 3.6 nebo 3.7.

Stáhněte a nainstalujte instalační program systému Windows Miniconda na svůj počítač. Pokud ho potřebujete, najdete další pokyny k nastavení na webu Anaconda. Po instalaci Miniconda vytvořte prostředí pomocí Pythonu s názvem directml a aktivujte ho pomocí následujících příkazů:

conda create --name directml python=3.6 conda activate directml

Instalace Tensorflow s balíčkem DirectML

Poznámka:

Balíček tensorflow-directml podporuje pouze TensorFlow 1.15.

Spuštěním následujícího příkazu nainstalujte TensorFlow s balíčkem DirectML prostřednictvím pipu:

pip install tensorflow-directml

Ověření instalace balíčku

Po instalaci tensorflow-directml balíčku můžete ověřit, že funguje správně, a to přidáním dvou tensorů. Zkopírujte následující řádky do interaktivní relace Pythonu:

import tensorflow.compat.v1 as tf 

tf.enable_eager_execution(tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 

print(tf.add([1.0, 2.0], [3.0, 4.0])) 

Měli byste vidět výstup podobný následujícímu, s operátorem přidání umístěným na zařízení DML.

Další kroky

Teď, když máte vyřešené všechny předpoklady, můžete pokračovat k vytvoření modelu WinML. V další části použijete TensorFlow k vytvoření modelu rozpoznávání objektů v reálném čase.

Důležité

TensorFlow, logo TensorFlow a všechny související značky jsou ochranné známky společnosti Google Inc.