FC2カウンター FPGAの部屋 自作の白線間走行用 CNN を Vitis-AI の Custom OP Flow で実行する2
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自作の白線間走行用 CNN を Vitis-AI の Custom OP Flow で実行する2

自作の白線間走行用 CNN を Vitis-AI の Custom OP Flow で実行する1”の続き。

白線間走行用CNNをKerasで学習する”で学習した白線間走行用 CNN を Vitis-AI のカスタム OP ワークフローで動作させてみたいということで、前回は、修正した train_eval_line.py と quntize_curve_line.py を貼っておく。更に、train_curve_run_image、train_curve_run_label、test_curve_run_image、test_curve_run_label、学習用データとテスト・データを読み込む curve_dataset.py を Vitis-AI/tf2_custom_op_demo ディレクトリにコピーした。今回は、train_eval_line.py による学習を行った。

train_eval_line.py による学習を行う。
pytyon train_eval_line.py
Custom_OP_Workflow_38_221207.png
Custom_OP_Workflow_39_221207.png

浮動小数点数モデルの精度は 0.954 程度だった。

ログを貼っておく。

(vitis-ai-tensorflow2) Vitis-AI /workspace/tf2_custom_op_demo > python train_eval_line.py
2022-12-08 02:30:50.225265: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /opt/xilinx/xrt/lib:/usr/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu
2022-12-08 02:30:50.225295: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
2.8.0
2022-12-08 02:30:52.560898: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcuda.so.1'; dlerror: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /opt/xilinx/xrt/lib:/usr/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu
2022-12-08 02:30:52.560990: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:269] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
2022-12-08 02:30:52.561056: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:163] no NVIDIA GPU device is present: /dev/nvidia0 does not exist
2022-12-08 02:30:52.561320: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX2 FMA
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Model: "model"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 input_1 (InputLayer)        [(None, 10, 56, 1)]       0         
                                                                 
 conv2d (Conv2D)             (None, 6, 52, 2)          52        
                                                                 
 max_pooling2d (MaxPooling2D  (None, 3, 26, 2)         0         
 )                                                               
                                                                 
 custom_layer (Mylayer)      (None, 3, 26, 2)          156       
                                                                 
 flatten (Flatten)           (None, 156)               0         
                                                                 
 dense (Dense)               (None, 100)               15700     
                                                                 
 dense_1 (Dense)             (None, 3)                 303       
                                                                 
=================================================================
Total params: 16,211
Trainable params: 16,211
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Epoch 1/20
   1/1083 [..............................] - ETA: 7:21 - loss: 0.6856 - accuracy  15/1083 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.6058 - accuracy:   31/1083 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.5595 - accuracy:   46/1083 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.5350 - accuracy:   62/1083 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.5056 - accuracy:   77/1083 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.4778 - accuracy:   92/1083 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.4577 - accuracy:  107/1083 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.4427 - accuracy:  123/1083 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.4289 - accuracy:  139/1083 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.4196 - accuracy:  155/1083 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.4084 - accuracy:  170/1083 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.4015 - accuracy:  186/1083 [====>.........................] - ETA: 3s - loss: 0.3919 - accuracy:  202/1083 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.3844 - accuracy:  218/1083 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.3770 - accuracy:  232/1083 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.3731 - accuracy:  246/1083 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.3672 - accuracy:  261/1083 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.3647 - accuracy:  276/1083 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.3622 - accuracy:  291/1083 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.3582 - accuracy:  306/1083 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.3540 - accuracy:  322/1083 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.3521 - accuracy:  337/1083 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.3490 - accuracy:  353/1083 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.3458 - accuracy:  368/1083 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.3430 - accuracy:  383/1083 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.3394 - accuracy:  397/1083 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.3381 - accuracy:  411/1083 [==========>...................] - ETA: 2s - loss: 0.3365 - accuracy:  427/1083 [==========>...................] - ETA: 2s - loss: 0.3348 - accuracy:  442/1083 [===========>..................] - ETA: 2s - loss: 0.3331 - accuracy:  458/1083 [===========>..................] - ETA: 2s - loss: 0.3302 - accuracy:  474/1083 [============>.................] - ETA: 2s - loss: 0.3277 - accuracy:  490/1083 [============>.................] - ETA: 2s - loss: 0.3258 - accuracy:  506/1083 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 0.3231 - accuracy:  522/1083 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 0.3205 - accuracy:  538/1083 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 0.3180 - accuracy:  552/1083 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 0.3154 - accuracy:  568/1083 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 0.3130 - accuracy:  583/1083 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 0.3118 - accuracy:  599/1083 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 0.3101 - accuracy:  614/1083 [================>.............] - ETA: 1s - loss: 0.3080 - accuracy:  629/1083 [================>.............] - ETA: 1s - loss: 0.3060 - accuracy:  644/1083 [================>.............] - ETA: 1s - loss: 0.3040 - accuracy:  660/1083 [=================>............] - ETA: 1s - loss: 0.3024 - accuracy:  674/1083 [=================>............] - ETA: 1s - loss: 0.3003 - accuracy:  689/1083 [==================>...........] - ETA: 1s - loss: 0.2979 - accuracy:  704/1083 [==================>...........] - ETA: 1s - loss: 0.2959 - accuracy:  720/1083 [==================>...........] - ETA: 1s - loss: 0.2944 - accuracy:  735/1083 [===================>..........] - ETA: 1s - loss: 0.2927 - accuracy:  752/1083 [===================>..........] - ETA: 1s - loss: 0.2906 - accuracy:  768/1083 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.2894 - accuracy:  784/1083 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.2881 - accuracy:  798/1083 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2865 - accuracy:  814/1083 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2852 - accuracy:  828/1083 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2836 - accuracy:  842/1083 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.2822 - accuracy:  857/1083 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.2807 - accuracy:  873/1083 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.2792 - accuracy:  888/1083 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.2774 - accuracy:  904/1083 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.2759 - accuracy:  918/1083 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.2748 - accuracy:  934/1083 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.2732 - accuracy:  950/1083 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.2716 - accuracy:  965/1083 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.2704 - accuracy:  981/1083 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.2689 - accuracy:  997/1083 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.2671 - accuracy: 1012/1083 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.2657 - accuracy: 1028/1083 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.2638 - accuracy: 1044/1083 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.2622 - accuracy: 1060/1083 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2604 - accuracy: 1076/1083 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2590 - accuracy: 1083/1083 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.2583 - accuracy: 0.8406
Epoch 2/20
   1/1083 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.1257 - accuracy:   16/1083 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.1498 - accuracy:   31/1083 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.1515 - accuracy:   46/1083 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.1571 - accuracy:   62/1083 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.1571 - accuracy:   78/1083 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.1560 - accuracy:   93/1083 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.1565 - accuracy:  109/1083 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.1505 - accuracy:  124/1083 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.1482 - accuracy:  140/1083 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.1469 - accuracy:  156/1083 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.1463 - accuracy:  172/1083 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.1459 - accuracy:  186/1083 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.1456 - accuracy:  200/1083 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.1462 - accuracy:  215/1083 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.1446 - accuracy:  231/1083 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.1435 - accuracy:  247/1083 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.1426 - accuracy:  263/1083 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.1415 - accuracy:  278/1083 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.1412 - accuracy:  294/1083 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.1397 - accuracy:  310/1083 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.1397 - accuracy:  324/1083 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.1388 - accuracy:  339/1083 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.1378 - accuracy:  354/1083 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.1374 - accuracy:  369/1083 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.1366 - accuracy:  385/1083 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.1361 - accuracy:  401/1083 [==========>...................] - ETA: 2s - loss: 0.1356 - accuracy:  416/1083 [==========>...................] - ETA: 2s - loss: 0.1352 - accuracy:  429/1083 [==========>...................] - ETA: 2s - loss: 0.1351 - accuracy:  443/1083 [===========>..................] - ETA: 2s - loss: 0.1349 - accuracy:  457/1083 [===========>..................] - ETA: 2s - loss: 0.1337 - accuracy:  472/1083 [============>.................] - ETA: 2s - loss: 0.1331 - accuracy:  485/1083 [============>.................] - ETA: 2s - loss: 0.1330 - accuracy:  500/1083 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 0.1333 - accuracy:  516/1083 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 0.1333 - accuracy:  532/1083 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 0.1326 - accuracy:  548/1083 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 0.1318 - accuracy:  564/1083 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 0.1312 - accuracy:  579/1083 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 0.1308 - accuracy:  594/1083 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 0.1304 - accuracy:  610/1083 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 0.1299 - accuracy:  626/1083 [================>.............] - ETA: 1s - loss: 0.1296 - accuracy:  642/1083 [================>.............] - ETA: 1s - loss: 0.1294 - accuracy:  658/1083 [=================>............] - ETA: 1s - loss: 0.1286 - accuracy:  674/1083 [=================>............] - ETA: 1s - loss: 0.1285 - accuracy:  689/1083 [==================>...........] - ETA: 1s - loss: 0.1280 - accuracy:  705/1083 [==================>...........] - ETA: 1s - loss: 0.1276 - accuracy:  721/1083 [==================>...........] - ETA: 1s - loss: 0.1275 - accuracy:  737/1083 [===================>..........] - ETA: 1s - loss: 0.1273 - accuracy:  751/1083 [===================>..........] - ETA: 1s - loss: 0.1270 - accuracy:  767/1083 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.1267 - accuracy:  782/1083 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.1267 - accuracy:  798/1083 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.1264 - accuracy:  813/1083 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.1257 - accuracy:  828/1083 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.1255 - accuracy:  843/1083 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.1251 - accuracy:  859/1083 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.1246 - accuracy:  874/1083 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.1240 - accuracy:  889/1083 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.1236 - accuracy:  905/1083 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.1232 - accuracy:  921/1083 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.1227 - accuracy:  935/1083 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.1221 - accuracy:  948/1083 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1216 - accuracy:  963/1083 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1212 - accuracy:  977/1083 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.1209 - accuracy:  992/1083 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.1202 - accuracy: 1007/1083 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.1202 - accuracy: 1022/1083 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1200 - accuracy: 1038/1083 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1194 - accuracy: 1054/1083 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1188 - accuracy: 1069/1083 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1183 - accuracy: 1083/1083 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.1178 - accuracy: 0.9377
Epoch 3/20
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Epoch 5/20
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Epoch 7/20
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Epoch 8/20
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Epoch 9/20
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Epoch 10/20
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Epoch 17/20
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***************** Summary *****************
Trained float model accuracy:  0.962410569190979
Trained float model is saved in  ./keras_curve_cnn2_line.h5

  1. 2022年12月08日 00:43 |
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