DIGITS 2.0のWebインストーラには、CaffeやVirtualenvが含まれています。
今回は、DIGITS 2.0の環境を利用して、画像認識のWebインターフェイスであるCaffe Demos(http://demo.caffe.berkeleyvision.org/)をローカル環境に立ち上げてみました。
なお、Caffe Demosを実行するためのコード一式は、~/digits-2.0/caffe/examples/web_demo/にあります。
準備
最初に、以下を実行して、モデルデータ等をダウンロードしておきます。
$ cd ~/digits-2.0/caffe $ ./scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet $ ./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh
また、DIGITS 2.0のWebインストーラに含まれるVirtualenvを利用するために、
~/digits-2.0/venv/bin/activateの42行目を以下のように編集します。
VIRTUAL_ENV="/home/lyeager/p4/sw/gpgpu/MachineLearning/DiGiTS/web-installer/venv" ↓ VIRTUAL_ENV="$HOME/digits-2.0/venv"
次に、Virtualenvをアクティベートします。コマンドプロンプトが変化しますので、tornadoをインストールします。
$ souce ../venv/bin/activate (venv)$ pip install tornado
Caffe Demos
以下を実行して、デモサーバを起動します。
(venv)$ LD_LIBRARY_PATH=~/digits-2.0/lib/cuda/ python examples/web_demo/app.py -g
Firefox等のWebブラウザを起動して、URLにlocalhost:5000を入力すると、デモサーバに接続され、以下のような表示になります。
「参照…」をクリックして、認識させたい画像ファイルを選択します。すると、以下のように、選択した画像ファイルと認識結果が表示されます。
なお、デモサーバを(強制)終了するには、デモサーバを起動した端末(ターミナル)を選択してCtrl+cと入力します。
Virtualenvを終了するには、deactivateと入力します(コマンドプロンプトが元に戻ります)。
(venv)$ deactivate $
また、次回以降にデモサーバを起動する場合、以下を実行します。
$ cd ~/digits-2.0/caffe $ souce ../venv/bin/activate (venv)$ LD_LIBRARY_PATH=~/digits-2.0/lib/cuda/ python examples/web_demo/app.py -g