【 AIoT 】於 Azure VM 中使用單一 NVIDIA GPU 訓練影像

內容

• 學習目標
• 前置準備作業
• 訓練花朵影像
• 驗證訓練完成的模型

前置準備作業

• 已建立 Azure GPU Ubuntu VM 且已安裝 Cuda
  • 請參考 https://learningsky.io/install-nvidia-cuda-10-0-on-ubuntu-16-04

訓練花朵影像

Step 1. 遠端登入的 Azure VM

• macOS 參考文件 - 透過瀏覽器開啟下方網址

  • https://learningsky.io/cloud-remote-login-azure-vm-ubuntu-macos/

• Windows 參考文件 - 透過瀏覽器開啟下方網址

  • 使用 Putty

    • https://learningsky.io/cloud-remote-login-azure-vm-ubuntu-windows/

  • 使用 Windows PowerShell

    • https://learningsky.io/ssh-login-azure-vm-powershell

Step 2. 建立資料夾並切換路徑

• 請在終端機中輸入下方指令

  mkdir ~/tensorflow-sample && cd ~/tensorflow-sample 

  

Step 3. 下載 Google - tensorflow-for-poets-2 訓練程式

• 下載

  • 請在終端機中輸入下方指令

    git clone https://github.com/googlecodelabs/tensorflow-for-poets-2 

    

• 切換路徑

  • 請在終端機中輸入下方指令

    cd tensorflow-for-poets-2 

    

Step 4. 下載花朵訓練影像

• 下載

  • 請在終端機中輸入下方指令

    wget http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 

    

• 解壓縮

  • 請在終端機中輸入下方指令

    tar zxvf flower_photos.tgz 

    

Step 5. 建立放置 model 的資料夾

• 請在終端機中輸入下方指令

  mkdir model 

  

Step 6. pip 升級與安裝套件

• pip 升級

  • 請在終端機中輸入下方指令

    pip install --upgrade pip 

    

• 安裝 tensorflow-gpu 套件

  • 請在終端機中輸入下方指令

    pip install tensorflow-gpu==1.13.2 

    

Step 7. 使用 GPU 訓練程式

• 取得 GPU 編號

  • 請在終端機執行下方指令

    nvidia-smi 

    

• 請在終端機執行下方指令 ( 訓練時間約 5 ~ 10 分鐘 )

  

Step 8. 查看執行狀況

• 請開啟兩個登入到 Azure GPU VM 的終端機

  • 終端機 1 中輸入下方指令

    tail -f ~/tensorflow-sample/tensorflow-for-poets-2/nohup.log 

    

  • 終端機 2 中輸入下方指令

    watch -n 2 nvidia-smi 

    

驗證訓練完成的模型

Step 1. 編輯程式

• 請在終端機中輸入下方指令

  sudo vi ~/tensorflow-sample/tensorflow-for-poets-2/scripts/label_image.py 

  

• 輸入 /input_layer 進行搜尋

  

• 修改資料 ( 輸入 i 進入編輯模式 )

  • 將 input_layer = "input" 修改成 input_layer = "Mul"

  • 將 input_height 後方的數字改成 299

  • 將 input_width 後方的數字改成 299

    • 修改前

      

    • 修改後

      

• 存檔並離開

  • ① 點選 esc 鍵到指令模式

  • ② 輸入 :wq!

    

Step 2. 花朵識別

• 切換路徑

  • 請在終端機中輸入下方指令

    cd ~/tensorflow-sample/tensorflow-for-poets-2 

    

• 下載測試影像

  • 請在終端機中輸入下方指令

    wget https://i.imgur.com/F55o4EM.jpg -O test-flower.jpeg 

    

• 使用 Model 識別花朵

  • 請在終端機中輸入下方指令

  

Reference

• TensorFlow

GitHub

• ArcherHuang @ GitHub

List of blogs

• https://oranwind.org/author/archer/
• https://learningsky.io/author/archer/