airpocket 2023年03月30日作成 (2023年04月11日更新)

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Raspberry Pi OSにローカルAI実行環境を作る 2023/4/1

raspberry pi上でエッジAIを動かしたいケースがあったのですが、OSのバージョンにより環境構築に違いがあり面倒だったのでまとめます。
よわよわなので自分でビルドするという選択肢はありません。

現在動作確認できている環境は表の通り。順次埋めていきます。

OS	tensorflow	tflite	onnx	pytorch	opencv
Bullseye 32bit	×	○	○	×	○
Bullseye 62bit	○	○	○	○	○
Buster 32bit	○	○	○	×	○
Ubuntu Desktop 22.10 64bit	○	○	○	×	○

※〇：動作確認済み
　×：試してみたけど私には環境が作れない。
　ー：これから試すところ。

Raspberry Pi 4B+ 4GB

使用するOSは次の4種類です。Buster 64bitはRaspberry Pi Imagerに無い様ですので取り上げていません。マイナーOSでしたので正式対応しているアプリも少なかった様に思います。64bit OSを使いたい場合はBullseye 64bit を使った方が幸せになれるでしょう。
またいわゆるLite版については確認していませんが、ほぼ同じ方法で使用できると思います。追加インストールが必要となるライブラリは増えるかもしれません。

①Raspberry Pi OS Bullseye 32bit
　Bullseye 32bitは現行バージョンの標準OSです。

$ uname -a
Linux raspberry 5.15.84-v7l+ #1613 SMP Thu Jan 5 20:01:26 GMT 2023 armv7l GNU/Linux
$ getconf LONG_BIT
32

②Raspberry Pi OS Bullseye 64bit
　Bullseye 64bitは現行の64bitバージョンです。64bitに対応していないパッケージが使えないことがありますが、新しいアプリケーションは64bit版をターゲットに開発されているものも多い様です。

$ uname -a
Linux raspberry 6.1.21-v8+ #1642 SMP PREEMPT Mon Apr  3 17:24:16 BST 2023 aarch64 GNU/Linux
$ getconf LONG_BIT
64

③Raspberry Pi OS Buster 32bit
　Buster 32bitは旧バージョンの標準OSです。現在はLegacyとして公開されています。現行バージョンの公開が2021年11月だった様ですので、それ以前の記事はBusterをターゲットにしていることが多いかと思います。Busterは2019年7月公開です。

$ uname -a
Linux raspberry 5.10.103-v7l+ #1529 SMP Tue Mar 8 12:24:00 GMT 2022 armv7l GNU/Linux
 $ getconf LONG_BIT
32

④Ubuntu Desktop 22.10 64bit

$ uname -a
Linux ubuntu-raspy 5.19.0-1015-raspi #22-Ubuntu SMP PREEMPT Mon Mar 6 10:35:33 UTC 2023 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux
$ getconf LONG_BIT
64
$ python3 --version
Python 3.10.7

①tensorflow
②tflite
③pytorch
④onnx

画像処理に欠かせないopencv-python を導入します。

パッケージを更新します。

sudo apt update 
sudo apt -y upgrade

ubuntuはpipパッケージもインストールしておきます。

sudo apt install python3-pip

Bullseye 32bit版向けのいいバイナリが見つかりません。
知ってる人は教えてください。

PINTOさん謹製ランタイムです。

sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev gcc gfortran libgfortran5 libatlas3-base libatlas-base-dev libopenblas-dev libopenblas-base libblas-dev liblapack-dev cython3 libatlas-base-dev openmpi-bin libopenmpi-dev python3-dev python-is-python3

sudo pip3 install pip --upgrade
sudo pip3 install keras_applications==1.0.8 --no-deps
sudo pip3 install keras_preprocessing==1.1.2 --no-deps
sudo pip3 install numpy==1.24.2
sudo pip3 install h5py==3.6.0
sudo pip3 install pybind11==2.9.2
sudo pip3 install -U --user six wheel mock
sudo pip3 uninstall tensorflow

TFVER=2.12.0rc0

PYVER=39

ARCH=`python -c 'import platform; print(platform.machine())'`
echo CPU ARCH: ${ARCH}

sudo -H pip3 install --no-cache-dir https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-bin/releases/download/v${TFVER}/tensorflow-${TFVER}-cp${PYVER}-none-linux_${ARCH}.whl

PINTO様謹製です。アーカイブもすべて残していただけているので大変助かります。tensorflow2.5です。

sudo pip3 install numpy==1.20.0

sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev gcc gfortran python-dev libgfortran5 libatlas3-base libatlas-base-dev libopenblas-dev libopenblas-base libblas-dev liblapack-dev cython libatlas-base-dev openmpi-bin libopenmpi-dev python3-dev

wget https://raw.githubusercontent.com/PINTO0309/Tensorflow-bin/main/previous_versions/download_tensorflow-2.5.0-cp37-none-linux_armv7l.sh

chmod 755 download_tensorflow-2.5.0-cp37-none-linux_armv7l.sh

bash ./download_tensorflow-2.5.0-cp37-none-linux_armv7l.sh

sudo pip3 install tensorflow-2.5.0-cp37-none-linux_armv7l.whl

基本、これで入ります。

sudo pip3 install tensorflow

PINTO様謹製はこちら

sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev gcc gfortran libgfortran5 libatlas3-base libatlas-base-dev libopenblas-dev libopenblas-base libblas-dev liblapack-dev cython3 libatlas-base-dev openmpi-bin libopenmpi-dev python3-dev python-is-python3

sudo pip3 install pip --upgrade
sudo pip3 install keras_applications==1.0.8 --no-deps
sudo pip3 install keras_preprocessing==1.1.2 --no-deps
sudo pip3 install numpy==1.24.2
sudo pip3 install h5py==3.6.0
sudo pip3 install pybind11==2.9.2
sudo pip3 install -U --user six wheel mock
sudo pip3 uninstall tensorflow

TFVER=2.12.0rc0

PYVER=310

ARCH=`python -c 'import platform; print(platform.machine())'`
echo CPU ARCH: ${ARCH}

sudo -H pip3 install --no-cache-dir https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-bin/releases/download/v${TFVER}/tensorflow-${TFVER}-cp${PYVER}-none-linux_${ARCH}.whl

sudo pip3 install h5py==3.6.0
このコマンドが終わらないときはバージョン指定を外してみて。

sudo pip install tflite_runtime

で入りますが、PINTO様謹製ならこちら

sudo apt install -y swig libjpeg-dev zlib1g-dev python3-dev unzip wget python3-pip curl git cmake make
sudo pip3 install numpy==1.24.2

TFVER=2.11.0
PYVER=39
ARCH=armv7l

sudo -H pip3 install --no-cache-dir https://github.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin/releases/download/v${TFVER}/tflite_runtime-${TFVER/-/}-cp${PYVER}-none-linux_${ARCH}.whl

2023年4月1日現在、最新ビルドは2.12.0-rc0ですが、インタプリタのインポート時にエラーが発生する為、バージョンを落として回避しています。

PINTO様謹製です。

sudo apt install -y  swig libjpeg-dev zlib1g-dev python3-dev unzip wget python3-pip curl git cmake make

sudo pip install numpy==1.24.2

TFVER=2.11.0

PYVER=39

ARCH=aarch64

sudo -H pip3 install --no-cache-dir https://github.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin/releases/download/v${TFVER}/tflite_runtime-${TFVER/-/}-cp${PYVER}-none-linux_${ARCH}.whl

2023年4月1日現在、最新ビルドは2.12.0-rc0ですが、インタプリタのインポート時に以下のエラーが発生する為、バージョンを落として回避しています。

>>> 
from tflite_runtime.interpreter import Interpreter
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 33, in <module>
    from tflite_runtime import _pywrap_tensorflow_interpreter_wrapper as _interpreter_wrapper
ImportError: /lib/aarch64-linux-gnu/libc.so.6: version `GLIBC_2.33' not found (required by /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/tflite_runtime/_pywrap_tensorflow_interpreter_wrapper.so)

sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev gcc gfortran python-dev libgfortran5 libatlas3-base libatlas-base-dev libopenblas-dev libopenblas-base libblas-dev liblapack-dev cython libatlas-base-dev openmpi-bin libopenmpi-dev python3-dev

wget "https://raw.githubusercontent.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin/main/2.7.0/download_tflite_runtime-2.7.0-cp37-none-linux_armv7l.whl.sh"

chmod +x download_tflite_runtime-2.7.0-cp37-none-linux_armv7l.whl.sh

bash ./download_tflite_runtime-2.7.0-cp37-none-linux_armv7l.whl.sh

sudo pip3 install tflite_runtime-2.7.0-cp37-none-linux_armv7l.whl

これで動きますが、tensorflowと同じ環境に入れるときはnumpyを1.20.0にしないとtensorflowが動きません。

sudo pip3 install numpy==1.20.0

sudo apt install -y swig libjpeg-dev zlib1g-dev python3-dev unzip wget python3-pip curl git cmake make
sudo pip3 install numpy==1.24.2

wget "https://raw.githubusercontent.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin/main/2.12.0-rc0/download_tflite_runtime-2.12.0rc0-cp310-none-linux_aarch64.whl.sh"
chmod +x download_tflite_runtime-2.12.0rc0-cp310-none-linux_aarch64.whl.sh
bash ./download_tflite_runtime-2.12.0rc0-cp310-none-linux_aarch64.whl.sh
sudo pip3 install tflite_runtime-2.12.0rc0-cp310-none-linux_aarch64.whl
rm download_tflite_runtime-2.12.0rc0-cp310-none-linux_aarch64.whl.sh
rm tflite_runtime-2.12.0rc0-cp310-none-linux_aarch64.whl

wget https://github.com/nknytk/built-onnxruntime-for-raspberrypi-linux/raw/master/wheels/bullseye/onnxruntime-1.14.0-cp39-cp39-linux_armv7l.whl
sudo pip install onnxruntime-1.14.0-cp39-cp39-linux_armv7l.whl

sudo pip install onnxruntime

またしてもPINTO様謹製です。Numpy1.20.0を入れてtensorflow、tfliteと共存できます。依存ライブラリがあるかもしれませんが、Buster32bit のtensorflowの環境作った後ならこれだけでimportできます。

wget -O onnxruntime-1.9.1-cp37-none-linux_armv7l.whl https://github.com/PINTO0309/onnxruntime4raspberrypi/releases/download/v1.9.1/onnxruntime-1.9.1-cp37-none-linux_armv7l.whl_np1195
pip3 install onnxruntime-1.9.1-cp37-none-linux_armv7l.whl

sudo pip3 install onnxruntime

sudo apt-get install python3-pip libjpeg-dev libopenblas-dev libopenmpi-dev libomp-dev
sudo -H pip3 install setuptools==58.3.0
sudo -H pip3 install Cython
sudo -H pip3 install gdown
gdown https://drive.google.com/uc?id=1uLkZzUdx3LiJC-Sy_ofTACfHgFprumSg
sudo -H pip3 install torch-1.13.0a0+git7c98e70-cp39-cp39-linux_aarch64.whl
rm torch-1.13.0a0+git7c98e70-cp39-cp39-linux_aarch64.whl

本当にインストールできたか確認してみます。バージョンが表示されたらOK！

$ python -c 'import torch;print(torch.__version__)'
1.13.0a0+git7c98e70

sudo pip install opencv-python==4.6.0.66
sudo apt install libatlas-base-dev
sudo pip install -U numpy

sudo pip install opencv-python==4.7.0.72

sudo pip3 install opencv-python==4.7.0.72

sudo pip3 install opencv-python==4.7.0.72

まだ確認中ですが、Raspberry Pi でAI環境整えるならBullseye 64bit版が良さそうに思えます。
あと、やってみたら大部分がPINTO様依存だったので、この記事作る必要あったのか？という気持ちでいっぱいです。

airpocket

電子工作、プログラミング、AI、DIY、XR、IoT M5Stack / Raspberry Pi / Arduino / spresense / K210 / ESP32 / Maix / maicro:bit / oculus / Jetson Nano / minipupper etc

airpocket さんが 2023/03/30 に編集をしました。 (メッセージ: 初版)
airpocket さんが 2023/03/31 に編集をしました。
airpocket さんが 2023/03/31 に編集をしました。
airpocket さんが 2023/04/07 に編集をしました。
airpocket さんが 2023/04/11 に編集をしました。

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Raspberry Pi OSにローカルAI実行環境を作る 2023/4/1

はじめに

環境

ハードウェア

OS

導入するAI実行環境

その他ツール類

update

tensorflowの導入

Bullseye 32bit

Bullseye 64bit

Buster 32bit

Ubuntu Desktop 22.10 64bit

tfliteの導入

Bullseye 32bit

Bullseye 64bit

Buster 32bit

Ubuntu Desktop 22.10 64bit

onnxの導入

Bullseye 32bit

Bullseye 64bit

Buster 32bit

Ubuntu Desktop 22.10 64bit

pytorchの導入

Bullseye 32bit

Bullseye 64bit

Buster 32bit

Ubuntu Desktop 22.10 64bit

oepncv-pythonの導入

Bullseye 32bit

Bullseye 64bit

Buster 32bit

Ubuntu Desktop 22.10 64bit

まとめ