前回の記事に引き続き、本記事ではOpenVINO™ツールキット、Jupyter Notebookツール、OpenVINO™ Notebooksプロジェクトをベースに、環境構築、ツール学習、ケーススタディの順で初心者向けに人工知能を0から1までガイドします。 、実際の展開 人工知能に興味のある多くの開発者が、まず自分の業界で AI テクノロジーを使用し、応用の過程で AI テクノロジーへの理解を深め続けることを願っています。
1. OpenVINO™ Toolkit と Jupyter Notebook について
OpenVINO™ ツールキットは、ニューラル ネットワーク推論と人工知能製品の実装を加速するアーティファクトです。また、マシン ビジョンにおける人工知能のアプリケーションを学習するための優れたアシスタントでもあります。OpenVINO™ ツールキットには豊富なケースがあり、アプリケーションに近く、完全な産業生態学を備えており、ツールと開発ガイドラインの両方であり、特に初心者にとって非常にフレンドリーで、人工知能アプリケーションの学習と製品開発に非常に役立ちます。
Jupyter Notebooks は、コンピューティング サイエンスの分野で一般的に使用されるデータ分析ツールです。優れた対話性と使いやすさを備えています。データ分析プロセス中に、Jupyter Notebooks は効果的なコミュニケーションを実現し、分析プロセス全体を再現し、説明テキストやコードを組み合わせることができます。 、チャート、数式、結論が 1 つのドキュメントに統合されているため、ドキュメント内でコードを実行できるだけでなく、Web ページを通じて共有することもできます。また、このツールは製品開発においても、要件分析→機能定義→試作設計→機能開発→機能検証までを一貫して行うことができます。
製品開発者として、彼はテクノロジーの選択において、ツールとテクノロジーの使いやすさ、機能性、成熟度、拡張性、保守性、エコロジー環境を優先し、OpenVINO™ と Jupyter Notebooks の 2 つのツール スイートは、その要件をほぼ満たしています。 . 上記の要件をすべて満たしています。この 2 つの組み合わせは、実践者の学習に役立つだけでなく、製品の開発を加速することにも役立ちます。これはまさに天国のような組み合わせです。
2、ノートブックのインストール
1. 環境の準備
OpenVINO™ Notebooks は、さまざまなオペレーティング システムとクラウド環境をサポートしています。検証済みシステムには、Windows10、Ubuntu、macOS、Red Hat、Cent OS、Azure ML、Docker が含まれます。ローカル構築またはクラウド展開に関係なく、公式は詳細なガイダンス ドキュメントを提供します。メモの機能を体験するためにクラウドにファイルをインストールする必要さえありません。次に、Ubuntu 20.04 LTS システムを例として、OpenVINO Notebooks 学習環境を構築し、OpenVINO™ を使用して独自の人工知能アプリケーション製品をローカルに構築する方法を学びましょう。
2. OpenVINO™ Notebooks 環境を構築する
正式に開始する前に、まず構築環境に必要なツールキットである python venv ツールと git ツールをインストールします。ターミナルを開き、次のコマンドを入力します。
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-venv python3-pip git私たちは準備ができており、OpenVINO™ Notebooks の学習および開発環境の構築を完了するまでに 3 つのステップを使用します。最初のステップは Python 仮想環境を作成すること、2 番目のステップはプロジェクトのソース コードを交換すること、3 番目のステップは依存ソフトウェアをインストールすることです。操作をステップごとに説明します。
2.1 Python 仮想環境の作成
Python venv を使用して、メモ用の独立した仮想環境を作成し、環境をアクティブ化します。venv モジュールは Python 用のソフトウェア パッケージ管理ツールです。仮想環境を作成してアクティブ化した後、インストールされたすべてのソフトウェア パッケージは現在の環境でのみ動作し、システム グローバルやその他の作成された仮想環境には影響しません。以下の手順に従って、Python 仮想環境の作成とアクティブ化を完了します。
ターミナルを開き、次のコマンドを入力します。
python3 -m venv openvino_env コマンドが正常に実行されると、ユーザーのホーム ディレクトリに openvino_env ディレクトリが作成されます。このディレクトリには、Python 仮想環境で使用されるファイルが含まれます。
2.2 仮想環境のアクティブ化
source openvino_env/bin/activate
環境がアクティブ化されると、コマンド プロンプトの前に「openvino_env」が表示されることがわかります。これは、以前のコマンド プロンプトとは明らかに異なり、すでに仮想環境に入っていることを意味します。この環境にインストールする Python パッケージは現在の環境でのみ機能し、グローバル設定には影響しません。日々の開発では、Python venv ツールを使用して複数の仮想環境を作成し、独自の開発環境を柔軟に管理できます。
仮想環境を終了するには、次のコマンドを実行します。
deactivate これまでのところ、仮想環境の作成は正常に完了しています。次にエンジニアリングコードを取得します。
2.3 プロジェクトのソースコードを取得する
方法は 2 つあり、1 つは ubantu で直接ダウンロードする方法、もう 1 つは手動でダウンロードしてアップロードする方法です。
ダウンロード：
git clone http://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks.gitネットワークがスムーズでない場合は、コード クラウドのミラー アドレスを使用してダウンロードできます。
git clone https://gitee.com/openvinotoolkit-prc/openvino_notebooks.git手動でダウンロード:
https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks
自分のバージョンを見つけることに注意してください。私は 2022.1 を使用していますので、ダウンロードしてください。
コードが正常に取得されたら、openvino_notebooks プロジェクトを取得します。以下を使用してプロジェクトのソース コードの内容を表示し、プロジェクトが正常に取得されたことを確認します。
cd openvino_notebooks && ls -l
2.4 インストールプロジェクトはソフトウェアに依存します
プロジェクト ファイル ディレクトリ内に、プロジェクト依存ソフトウェア パッケージの説明ファイルであるrequirements.txt ファイルが見つかります。この説明ファイルを介して、プロジェクト操作に必要なソフトウェア パッケージのインストールを完了するには、1 行のコマンドのみが必要です。環境のインストールと構成に依存し、実現されます。なお、このコマンドを実行する際は、作成した仮想環境openvino_envが起動していることを確認してください。
python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple –upgrade pip
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txtインストール コマンドはネットワークを利用してソフトウェア パッケージをローカル環境にダウンロードするため、インストール時間はネットワーク環境によって異なりますが、ネットワークがスムーズであれば、最終的にはインストールが成功したことを示すメッセージが表示されます。これまでのところ、環境は正常にインストールされており、OpenVINO™ Notebooks プロジェクトを実行するための環境がすべて揃っています。
注: ネットワーク環境はソフトウェア パッケージのダウンロードに大きな影響を与えるため、インストール環境を設定する前にソフトウェア ソースを設定することをお勧めします。パブリック ネットワーク ユーザーは Alibaba Cloud ソフトウェア ソースを選択でき、教育ネットワーク ユーザーは清華社ソフトウェア ソースを選択できます。サンプル環境は Alibaba Cloud ソースとして構成されており、参照コマンドは次のとおりです。
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#教育网ユーザーは清華社のソフトウェア ソースを推奨します
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple最後に、ipykernel を使用して OpenVINO™ Notebook 専用のカーネルを作成します。Jupyter Notebook はさまざまなカーネルをサポートできるため、使用するカーネル環境を区別するために、次のコマンドを実行して環境に専用の名前を設定します。 Jupyter ノートで使用することを選択します。
python -m ipykernel install –user –name openvino_env3. OpenVINO™ Notebooks プロジェクトを実行します。
ノートを正式に実行する前に、まずプロジェクトのコード構造とファイルの目的を深く理解し、ソース コードをよりよく理解して学習できるようにします。
次のコマンドを実行すると、ノートブック ディレクトリの詳細情報を取得できます。
ls ノートブック -l
ノートは浅いものから深いもの、簡単なものからコピーするものまで4つのパートに分かれています。001 ～ 004 は基本的な準備であり、目的はユーザーが OpenVINO™ ツールキットをすぐに理解できるようにすることです。101 ～ 105 はモデルの変換と最適化であり、OpenVINO™ が提供するモデル コンバーターを使用して Tensorflow、pytorch などのさまざまなフレームワークを変換する方法に焦点を当てています。生成されたモデルは、推論の高速化という目標を達成するために、OpenVINO™ によってサポートされるファイルに変換および最適化されます。201 ～ 208 は、OpenVINO™ を使用して単眼深度画像推論、超解像度画像処理、背景除去、および変換、アニメーション スタイル変換など興味深く実践的な事例紹介。301 はモデル トレーニングの章であり、2 つのノートを通じて、トレーニングから展開、トレーニング後の最適化までの完全なプロセスを完了し、4 つの部分の学習を通じて、開発者は人工知能開発の導入を完了できます。
3.1 ノートを開始する
ノートを開始する前に、作成した openvino_env 仮想環境がアクティブ化されていることを確認し、次のコマンドを使用してプロジェクトを開始します。
jupyter-lab notebooks 
コマンドが実行されると、システムのデフォルトのブラウザーで jupyter Notebook の実行環境に入り、すべてのノートが表示されます。
新しく開いたターミナルの場合は、メモを開始するために複数のコマンドを入力する必要があります。
source $HOME/openvino_env/bin/activate
jupyter-lab $HOME/openvino_notebooks/notebooksJupyter Notebooks ツールのデフォルト言語は英語ですが、次のコマンドを使用して、国内の開発者にとってより使いやすい中国語の言語パックをインストールします。
pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN3.2 エラーの解決方法
起動時に以下のエラーが発生した場合の解除方法は以下の通りです。
実行jupyter lab出现「rootとして実行することはお勧めできません。バイパスするには --allow-root を使用してください」
jupyter Notebook および jupyter lab を実行すると、「root として実行することは推奨されません。バイパスするには --allow-root を使用してください」エラーが発生する
3.2.1 jupyter設定ファイルの生成
この問題は次の方法で解決できます。
jupyter Notebook --generate-config コマンドを使用して jupyter 構成ファイルを生成します。これにより、現在生成されている構成ファイルのストレージ パス (通常は ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py) が求められます。
3.2.2 設定ファイルの変更
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 構成ファイルを開き、#c.NotebookApp.allow_root = False を見つけて # を削除し、True に変更します。
ファイルを保存し、jupyter Notebook を使用してプログラムを再実行します。