TensorFlow + DirectML dengan Windows ML: Deteksi objek real time dari video

Artikel
07/11/2023

Image classification flow

Tutorial ini menunjukkan cara melatih dan mengevaluasi model deteksi objek real time secara lokal dalam aplikasi UWP. Model ini akan dilatih dengan TensorFlow secara lokal di komputer Anda melalui API DirectML, yang menyediakan pelatihan yang dipercepat GPU di semua perangkat Windows. Model terlatih kemudian akan diintegrasikan ke dalam aplikasi UWP yang menggunakan webcam Anda untuk mendeteksi objek dalam bingkai secara real time, secara lokal menggunakan API Windows ML.

Kita akan mulai dengan mengaktifkan TensorFlow di komputer Anda.

Jika Anda ingin mempelajari cara melatih model Anda dengan TensorFlow, Anda dapat melanjutkan ke Melatih Model.

Jika Anda memiliki model TensorFlow, tetapi ingin mempelajari cara mengonversinya ke format ONNX yang cocok untuk digunakan dengan API WinML, lihat mengonversi model Anda.

Jika Anda memiliki model dan ingin mempelajari cara membuat aplikasi WinML dari awal, navigasikan ke Sebarkan model Anda.

Mengaktifkan akselerasi GPU untuk TensorFlow dengan DirectML

Untuk mengaktifkan TensorFlow di komputer Anda, lanjutkan melalui langkah-langkah berikut.

Periksa versi Windows Anda

Paket TensorFlow dengan DirectML pada Windows asli berfungsi pada Windows 10 Versi 1709 (Build 16299) atau versi Windows yang lebih baru. Anda dapat memeriksa nomor versi build dengan menjalankan winver melalui perintah Jalankan (Windows logo key + R).

Periksa pembaruan driver GPU

Pastikan Anda memiliki driver GPU terbaru yang terinstal. Pilih Periksa pembaruan di bagian Pembaruan Windows di aplikasi Pengaturan.

Menyiapkan TensorFlow dengan pratinjau DirectML

Untuk digunakan dengan TensorFlow, sebaiknya siapkan lingkungan Python virtual di dalam Windows. Ada banyak alat yang dapat Anda gunakan untuk menyiapkan lingkungan Python virtual — untuk instruksi ini, kami akan menggunakan miniconda Anaconda. Sisa pengaturan ini mengasumsikan Anda menggunakan lingkungan miniconda.

Menyiapkan lingkungan Python

Catatan

Dalam perintah di bawah ini, kita menggunakan Python 3.6. Namun, paket ini tensorflow-directml berfungsi di lingkungan Python 3.5, 3.6, atau 3.7.

Unduh dan instal alat penginstal Miniconda Windows di komputer Anda. Jika Anda membutuhkannya, ada panduan tambahan untuk penyiapan di situs Anaconda. Setelah Miniconda diinstal, buat lingkungan menggunakan Python bernama directml dan aktifkan melalui perintah berikut:

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

Menginstal Tensorflow dengan paket DirectML

Catatan

Paket tensorflow-directml hanya mendukung TensorFlow 1.15.

Instal TensorFlow dengan paket DirectML melalui pip dengan menjalankan perintah berikut:

pip install tensorflow-directml

Memverifikasi penginstalan paket

Setelah menginstal tensorflow-directml paket, Anda dapat memverifikasi bahwa paket berjalan dengan benar dengan menambahkan dua tensor. Salin baris berikut ke dalam sesi Python interaktif:

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]))

Anda akan melihat output yang mirip dengan yang berikut ini, dengan operator tambahkan ditempatkan pada perangkat DML.

Langkah berikutnya

Setelah prasyarat Anda diurutkan, Anda dapat melanjutkan pembuatan model WinML Anda. Di bagian berikutnya, Anda akan menggunakan TensorFlow untuk membuat model deteksi objek real time Anda.

Penting

TensorFlow, logo TensorFlow dan merek terkait adalah merek dagang Google Inc.

Bagikan melalui