Windowsの最近のブログ記事

とほほの、Windows XP マザーボード交換。

Java Applets で請求書を印刷している、超古い XP のマザーボードが壊れたので、急遽、マザーボード交換するはめになりした。

参考ページは、
以前にもおせわになった、OSそのままマザーボード交換の方法 です。
ところが、Microsoft の肝心のページが無い。

Web Serial API を Sipeed Maix Bit-Mic(Maixduino) で試してみました。

本家サイトは、Getting started with the Web Serial API です。
こちらも参考にしました。
Web Serial API＋ESP32(Arduino)研究 その1 シリアルコンソール

おんちゃんは、 Arduino を、Sipeed Maix Bit-Mic(Maixduino) にして、Edge からの出力を、 Sipeed Maix Bit-Mic の
LCD に表示してみようと思います。
これが、結構、トラブりました。

1. 問題点
1) Maixduino の Serial の受信バッファが、少ない(64 byte?)。
2) LCD への書き出しは、結構遅い。
上記２つの問題が関係して、Getting started with the Web Serial API のサンプルプログラムで、 Connection を実行した時の、
最初のデータが、LCD にちゃんと出てこない。
Serial の受信バッファを、512 byte 位に増やせれば、問題解決だが、ソースを見てみると ringBuffer を使っていて、
それから先は判らないので止めました。

2. 開発環境
1) PC側
Windows10 + Edge
Apache: Windows版 with SSL

2) ボード側
board:Sipeed Maix Bit-Mic
board 開発:Visual Studio Code + Platformio IDE
platform = kendryte210
board = sipeed-maix-bit-mic
framework = arduino

Windows10 Visual Studio Code C/C++ ビルド。

前回、Ubuntu Mate 18.04 で、 Visual Studio Code C/C++ ビルドが出来たので、今回、同じ要領で、今度は、
Windows10 で、 C/C++ Extension を使ってビルドしてみます。

開発環境
Windows10
Visual Studio Code
C/C++ Extension
注)Visual Studio 2017 Community もインストール要。

Coral Edge TPU semantic_segmentation を試してみました。

https://github.com/google-coral/pycoral/blob/master/examples/semantic_segmentation.py

テスト環境
Windows10
Python3.6
Tensorflow 1.15.0 GPU
tflite-runtime 2.5.0
( >pip install --extra-index-url https://google-coral.github.io/py-repo/ pycoral )
Coral TPU USB
USB カメラ
MSYS2 (shell の実行時のみ使用します。)

git clone で、ダウンロードして、使います。
https://coral.ai/docs/accelerator/get-started/#pycoral-on-mac-win を参考にします。
> mkdir coral && cd coral
> git clone https://github.com/google-coral/pycoral.git
> cd pycoral
> bash examples/install_requirements.sh semantic_segmentation.py

起動方法は、examples\semantic_segmentation.py の上部に記述があります。

注) coral\pycoral\pycoral は、 coral\pycoral\pycoralx にリネームします。


 オリジナルだと、つまらないので、USB Camera で取り込んで表示できるように改造してみました。

Edge TPU - Tiny YOLO v3 を試す。

github に、Edge TPU - Tiny YOLO v3 が公開されていたので、試してみました。

guichristmann/edge-tpu-tiny-yolo

テスト環境
Windows10
Python3.6
Tensorflow 1.15.0 GPU
tflite-runtime 2.5.0
( >pip install --extra-index-url https://google-coral.github.io/py-repo/ pycoral )
Coral TPU USB
USB カメラ

git clone で、ダウンロードして、使います。

 オリジナルだと、Windows10 でそのままでは動作しないので、一部手直しが必要です。
また、USB カメラで、OpenCV で取り込んだ、bgr 画像をそのまま縮小して、使っているので、
rgb へ変換をすると、検索の正解率が改善されるのと、

 utils.py の featuresToBoxes に元々バグがあって、縦長の画像には対応していないのと、
この中で、元画像サイズへの拡大処理が組み込まれているのが、不自然なので、改造してみました。

Coral Edge TPU USB のサンプルの Object Detection が公開されていたので、
試してみました。の#2 です。

https://github.com/google-coral/examples-camera

テスト環境
Windows10
Python3.6
Tensorflow 1.15.0 GPU
USB カメラ

coco学習データのまま、Windows10 の USBカメラで自分を映していたら、コーヒーカップにも反応するので、
少し応用を考えてみました。

コーヒーカップを検出で来たら、スピーカに "コップ" と出せないかとGoogle で、Pythonでの音の作成を探していたら、

PythonでWindows 10の音声合成を使用する

が出ていたので、早速取り入れて、　wav ファアイルを作成して試してみました。

Pytorch で U-Net(セマンティックセグメンテーション) のサンプルが結構公開されているので、
その中から、
https://github.com/milesial/Pytorch-UNet
を、Windows10 + GPU 環境で試してみました。

OS:Windows10
GPU:GeForce GTX 1050 Ti 4.0GB)
CUDA:10.0
Anaconda3 + Python 3.6
Pytorch 1.0.1

その前に、PyDenseCRF のインストールで躓いたので、メモしておきます。
pip install pydensecrf では、コンパイルエラーになります。
https://github.com/conda-forge/pydensecrf-feedstock

>activate pytorch ← 自分で作ったチャネルを指定 >conda install -c conda-forge pydensecrf

TensorRT 5.1 を　Windows10 で試して見ました。

おんちゃんの環境は、
1) Windows10
2) Visual Studio 2017 Community
3) GeForce GTX 1050 Ti
4) CudaToolkit は、 10.1
5) cuDNN は、 7.5.1 じゃ。

ここに書いてあることは、TensorRT5.1 のダウンロード時に、NVIDIA Developer のアンケートに
記入すると、送られてくる Get Started with TensorRT™ のメールに書かれている内容に従って
行っちょります。大変参考になりました。

対応マトリックスが、下記ページにあります。
https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-support-matrix/index.html

GPUカードに関しては、
4. Hardware And Precision の箇所に、
TensorRT supports all NVIDIA hardware with capability SM 3.0 or higher.  と記載があるので、
おんちゃんの、GeForce GTX 1050 Ti でも大丈夫でしょうか?

但し、Windows10 だと、C++ だけみたいぞね。Python は、将来のサポートみたいです。

インストール方法は、下記ページぞね。
https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html

Zip インストールを選ぶので、下記箇所を参考に
4.4. Zip File Installation

書籍 "C++で学ぶディープラーニング"　のサンプルに出てくる　cuMat/cuMat.h のコンパイルエラーに関して。
https://github.com/takezo5096/cuMat/blob/master/cuMat.h

おんちゃんの、開発環境
Windows10
VisualStudio 2017　Community (VS 2017 用 x64 Native Tools コマンド プロンプト -> cl.exe)
Cuda tool kit 10.1(cuda_10.1.105_418.96_win10.exe)
boost_1_68_0

で、上記 cuMat.h をインクルードしてプログラムサンプルをコンパイルしようとすると、エラーが出たので、その対応方法を書いてみました。

最近のMSN の記事には、ウイルスに感染されたページが本当に多い。

普段通りに記事を見ていると、一日に一回は、必ず、　"Windowsシステムの修復が必要です。" とか言うポップアップが表示されるページにリダイレクトされる。

そのたびに、ブラウザーのプロセスを止めて対応しないといけない。

MSNの管理者は、なぜほったらかしにしているのだろうか?
記事を登録している所が、ハッキングされているのに、
何も対応しないのだろうか?