google coral with tpu, python

이전에 했었는데 먼가 내용을 다시보니 부족해서 추가

 

edgetpu 용으로 변환된 모델

$ python3 classify_image.py   --model models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite   --labels models/inat_bird_labels.txt   --input images/parrot.jpg ----INFERENCE TIME---- Note: The first inference on Edge TPU is slow because it includes loading the model into Edge TPU memory. 137.5ms 13.0ms 13.1ms 13.1ms 13.1ms -------RESULTS-------- Ara macao (Scarlet Macaw): 0.77734

 

변환되지 않은 모델. 속도 차이가 상당히 나는데 반복 실행시 속도가 줄어들지 않는걸 보면..

tpu 가속을 받지 못하고 cpu로 돌리기 때문이려나?

그리고 정확도는 소수점 5자리 까지 동일하게 나온다.

quantization 으로 인한 정확도 차이는 잘만들면 무시할 만한 수준 이라고 보면 될 듯.

$ python3 classify_image.py \ >   --model models/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant.tflite \ >   --labels models/inat_bird_labels.txt \ >   --input images/parrot.jpg ----INFERENCE TIME---- Note: The first inference on Edge TPU is slow because it includes loading the model into Edge TPU m                                                                                                           emory. 552.0ms 542.7ms 541.3ms 549.1ms 541.4ms -------RESULTS-------- Ara macao (Scarlet Macaw): 0.77734

 

2020.10.20 - [프로그램 사용/google coral] - google coral, ubuntu 18.04