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TensorFlow Classificação de imagens Lite
O componente de classificação de imagem TensorFlow Lite (aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification
) contém código de inferência de amostra para realizar inferência de classificação de imagem usando o tempo de execução TensorFlow Lite
Para usar esse componente de inferência com um modelo TensorFlow Lite personalizado, crie uma versão personalizada do componente de armazenamento de modelos dependente. Para usar seu próprio código de inferência personalizado, você pode usar a receita desse componente como modelo para criar um componente de inferência personalizado.
Tópicos
Versões
Esse componente tem as seguintes versões:
-
2.1.x
Tipo
Este componente é um componente genérico (aws.greengrass.generic
). O núcleo do Greengrass executa os scripts do ciclo de vida do componente.
Para ter mais informações, consulte Tipos de componentes.
Sistema operacional
Esse componente pode ser instalado em dispositivos principais que executam os seguintes sistemas operacionais:
Linux
Windows
Requisitos
Esse componente tem os seguintes requisitos:
-
Nos principais dispositivos do Greengrass que executam o Amazon Linux 2 ou o Ubuntu 18.04, a GNU C Library
(glibc) versão 2.27 ou posterior está instalada no dispositivo. -
Em dispositivos ARMv7L, como o Raspberry Pi, dependências do OpenCV-Python instaladas no dispositivo. Execute o comando a seguir para instalar as dependências.
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
-
Os dispositivos Raspberry Pi que executam o Raspberry Pi OS Bullseye devem atender aos seguintes requisitos:
-
NumPy 1.22.4 ou posterior instalado no dispositivo. O Raspberry Pi OS Bullseye inclui uma versão anterior do NumPy, então você pode executar o seguinte comando para atualizar NumPy o dispositivo.
pip3 install --upgrade numpy
-
A pilha de câmeras antiga ativada no dispositivo. O Raspberry Pi OS Bullseye inclui uma nova pilha de câmeras que é ativada por padrão e não é compatível, portanto, você deve habilitar a pilha de câmeras antiga.
Para habilitar a pilha de câmeras antiga
-
Execute o comando a seguir para abrir a ferramenta de configuração do Raspberry Pi.
sudo raspi-config
-
Selecione Opções de interface.
-
Selecione Câmera antiga para ativar a pilha de câmeras antigas.
-
Reinicie o Raspberry Pi.
-
-
Dependências
Quando você implanta um componente, AWS IoT Greengrass também implanta versões compatíveis de suas dependências. Isso significa que você deve atender aos requisitos do componente e de todas as suas dependências para implantá-lo com êxito. Esta seção lista as dependências das versões lançadas desse componente e as restrições de versão semântica que definem as versões do componente para cada dependência. Você também pode visualizar as dependências de cada versão do componente no AWS IoT Greengrass console
Configuração
Esse componente fornece os seguintes parâmetros de configuração que você pode personalizar ao implantar o componente.
accessControl
-
(Opcional) O objeto que contém a política de autorização que permite que o componente publique mensagens no tópico de notificações padrão.
Padrão:
{ "aws.greengrass.ipc.mqttproxy": { "aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification:mqttproxy:1": { "policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/tflite/image-classification.", "operations": [ "aws.greengrass#PublishToIoTCore" ], "resources": [ "ml/tflite/image-classification" ] } } }
PublishResultsOnTopic
-
(Opcional) O tópico no qual você deseja publicar os resultados da inferência. Se você modificar esse valor, também deverá modificar o valor de
resources
noaccessControl
parâmetro para corresponder ao nome do tópico personalizado.Padrão:
ml/tflite/image-classification
Accelerator
-
O acelerador que você deseja usar. Os valores compatíveis são
cpu
egpu
.Os modelos de amostra no componente do modelo dependente oferecem suporte somente à aceleração da CPU. Para usar a aceleração de GPU com um modelo personalizado diferente, crie um componente de modelo personalizado para substituir o componente de modelo público.
Padrão:
cpu
ImageDirectory
-
(Opcional) O caminho da pasta no dispositivo em que os componentes de inferência leem imagens. Você pode modificar esse valor para qualquer local em seu dispositivo ao qual tenha acesso de leitura/gravação.
Padrão:
/packages/artifacts-unarchived//greengrass/v2
component-name
/image_classification/sample_images/nota
Se você definir o valor de
UseCamera
paratrue
, esse parâmetro de configuração será ignorado. ImageName
-
(Opcional) O nome da imagem que o componente de inferência usa como entrada para uma previsão de criação. O componente procura a imagem na pasta especificada em
ImageDirectory
. Por padrão, o componente usa a imagem de amostra no diretório de imagens padrão. AWS IoT Greengrass suporta os seguintes formatos de imagem:jpeg
jpg
png
,,npy
e.Padrão:
cat.jpeg
nota
Se você definir o valor de
UseCamera
paratrue
, esse parâmetro de configuração será ignorado. InferenceInterval
-
(Opcional) O tempo em segundos entre cada previsão feita pelo código de inferência. O código de inferência de amostra é executado indefinidamente e repete suas previsões no intervalo de tempo especificado. Por exemplo, você pode alterar isso para um intervalo menor se quiser usar imagens tiradas por uma câmera para previsão em tempo real.
Padrão:
3600
ModelResourceKey
-
(Opcional) Os modelos usados no componente de modelo público dependente. Modifique esse parâmetro somente se você substituir o componente do modelo público por um componente personalizado.
Padrão:
{ "model": "TensorFlowLite-Mobilenet" }
UseCamera
-
(Opcional) Valor da string que define se as imagens de uma câmera conectada ao dispositivo principal do Greengrass devem ser usadas. Os valores compatíveis são
true
efalse
.Quando você define esse valor como
true
, o código de inferência de amostra acessa a câmera no seu dispositivo e executa a inferência localmente na imagem capturada. Os valores dosImageDirectory
parâmetrosImageName
e são ignorados. Certifique-se de que o usuário que está executando esse componente tenha acesso de leitura/gravação ao local onde a câmera armazena as imagens capturadas.Padrão:
false
nota
Quando você visualiza a receita desse componente, o parâmetro de
UseCamera
configuração não aparece na configuração padrão. No entanto, você pode modificar o valor desse parâmetro em uma atualização de mesclagem de configuração ao implantar o componente.Ao definir como
UseCamera
true
, você também deve criar um link simbólico para permitir que o componente de inferência acesse sua câmera a partir do ambiente virtual criado pelo componente de tempo de execução. Para obter mais informações sobre o uso de uma câmera com os componentes de inferência de amostra, consulteAtualizar configurações de componentes.
Arquivo de log local
Esse componente usa o seguinte arquivo de log.
Para ver os registros desse componente
-
Execute o comando a seguir no dispositivo principal para visualizar o arquivo de log desse componente em tempo real. Substitua
ou/greengrass/v2
C:\greengrass\v2
pelo caminho para a pasta AWS IoT Greengrass raiz.
Changelog
A tabela a seguir descreve as alterações em cada versão do componente.
Version (Versão) |
Alterações |
---|---|
2.1.12 |
Versão atualizada para a versão 2.12.5 do Greengrass nucleus. |
2.1.11 |
Versão atualizada para a versão 2.12.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.10 |
Versão atualizada para a versão 2.11.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.9 |
Versão atualizada para a versão 2.10.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.8 |
Versão atualizada para a versão 2.9.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.7 |
Versão atualizada para a versão 2.8.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.6 |
Versão atualizada para a versão 2.7.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.5 |
Versão atualizada para a versão 2.6.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.4 |
Versão atualizada para a versão 2.5.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.3 |
Versão atualizada para a versão 2.4.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.2 |
Versão atualizada para a versão 2.3.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.1 |
Versão atualizada para a versão 2.2.0 do Greengrass nucleus. |
2.1.0 |
Versão inicial. |