この記事の続きです。

前回は、Custom VisionのClassificationをDockerFileエクスポートして、UPボード（Ubuntu Server 16.04）で動かしました。今回は、このDockerFileエクスポートをRaspberry Pi 3 Model Bで動かしてみます。

RaspbianとDockerをインストール

過去記事のStep 1からStep 4までを実施して、Raspberry PiにRaspbianとDockerをインストールします。
過去記事のときのRaspbianは2018-03-13-raspbian-stretch-lite.imgでしたが、現在の最新は2018-04-18-raspbian-stretch-lite.imgなので、最新を使ってください。

なお、インストールされたDockerのバージョンは18.05.00でした。

$ docker --version
Docker version 18.05.0-ce, build f150324

DockerでCustomVisionを起動

Custom VisionでDockerFileエクスポートしたzipファイルをRaspberry Piにコピー、解凍して、docker buildします。

(やっぱりDockerFileはDockerfileにリネームが必要でした。)

すると、、、

No matching distribution found for tensorflow==1.5.0というエラーが発生して死亡orz

f:id:matsujirushix:20180513110752p:plain

PyPIのtensorflow 1.5.0にarmのパッケージがアップされていないのが原因のようです。

Dockerfileとrequirements.txt

//Build2018 Vision Keynoteのscott-or-notのソースがgithubに公開されている情報をキャッチしていたので、それを~~丸写しに~~参考にDockerfileとapp/requirements.txtを書きかえてみました。

さっくるさん情報。アンテナはっておくの大事ですねｗ

先程のbuildのIoT Edgeのデモのscott-or-notのアプリの作り方です。ラズパイでCustom Visionのモデルを使ったローカル画像認識が簡単にできるようになりました(｀・∀・´) #msbuild https://t.co/k4qUjTAcGq
— さっくる / Saki (@sakkuru) 2018年5月7日

で、書き換えたDockerfileとapp/requirements.txtはこちら。

Dockerfile

FROM resin/rpi-raspbian:jessie

ADD app /app

# Install dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y \
        python3 \
        python3-pip \
        wget \
        build-essential \
        libjpeg-dev \
        python3-dev \
        zlib1g-dev

RUN pip3 install --upgrade pip
RUN pip install --upgrade setuptools
RUN pip install -r /app/requirements.txt
RUN pip install http://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-pi-python3/179/artifact/output-artifacts/tensorflow-1.7.0-cp34-none-any.whl

# Expose the port
EXPOSE 80

# Set the working directory
WORKDIR /app

# Run the flask server for the endpoints
CMD python3 app.py

app/requirements.txt

requests
Pillow
Flask
numpy

DockerでCustomVisionを起動（2回目）

動いたー！

$ docker build -t wio-module .
$ docker images
REPOSITORY           TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
wio-module           latest              6cc21d1089d4        7 seconds ago       739MB
resin/rpi-raspbian   jessie              248c8313f621        3 days ago          126MB
$ docker run -p 127.0.0.1:80:80 -d wio-module
5d455f69689c03de931e5168d938690a7e50b9563dfdf2e8c0aea7a7151e8e59

画像を投げてみる。

$ time curl -X POST http://127.0.0.1/image -H "Content-Type: application/octet-stream" --data-binary @IMG_0015.JPG
{"created":"2018-05-12T15:47:10.400908","id":"","iteration":"","predictions":[{"boundingBox":null,"probability":0.9996511936187744,"tagId":"","tagName":"Wio LTE"}],"project":""}

real    0m3.353s
user    0m0.031s
sys     0m0.040s
$ docker logs 5d455f69689c
Loading model...Success!
Loading labels...2 found. Success!
 * Serving Flask app "app" (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: Do not use the development server in a production environment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit)
172.17.0.1 - - [12/May/2018 15:47:01] "POST /image HTTP/1.1" 200 -

メモリ使用量は、、、なんか表示されないなぁ。

$ docker stats 5d455f69689c
CONTAINER ID        NAME                   CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
5d455f69689c        practical_mcclintock   0.04%               0B / 0B             0.00%               3.07MB / 12.6kB     13.6MB / 0B         0