Xilinx Benchmark 예제 코드 실행해보기

• Download the Imagenet Validation Set (약 6.3 GB 인데 6시간 이상 걸리니 미리 다운로드 요망)

wget -c http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_val.tar

 

• Running Caffe Classification Benchmark Models

# Make sure to untar your downloaded validation set:
cd /<PATH>/<TO>/<IMAGENET>/
mkdir imagenet_val
tar -xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C imagenet_val

# Make a copy of the data set for manipulation
cp -rf imagenet_val imagenet_val_224x224

# Make sure to give all users the permission to read and write
chmod -R a+rw imagenet_val
chmod -R a+rw imagenet_val_224x224

 

먼저 위에서 다운로드 받은 imagenet 압축파일이 있는 경로로 가서 압축해제를 해주고,

해당 디렉터리를 복사한다.

이후 두 디렉터리 모두 권한을 설정해준다.

 

• center 224x224 crop from resized image with shorter side=256

cd imagenet_val_224x224
sudo apt install imagemagick 

근데 2번째 줄의 sudo apt install 부분은 Cent OS에선 잘 작동하지 않는다.

따라서 아래와 같이 개별적으로 imagemagick 패키지를 설치해줘야 한다.

## To check package
convert -version
rpm -qa | grep ImageMagick
yum list ImageMagick
 
## Installing
yum install ImageMagick
 
## Re-check package
rpm -qa | grep ImageMagick
yum list installed ImageMagick
convert -version

이후에 아래 명령어를 실행해준다. convert 과정이기 때문에 약 30분 정도 소요된다.

for name in *.JPEG; do
    convert -resize 256x256^ -gravity center -extent 224x224 $name $name
done

그런데 위 그림과 같이 약 50000장의 image 중에서도 일부는 훼손되거나 없는 파일이 존재하기 때문에 convert 과정에서 계속 오류가 발생한다.

 

• Mount the images when launching the container

여기서부터 재작성.

 

참고문헌 1 :  https://github.com/Xilinx/ml-suite/blob/master/examples/caffe/Benchmark_README.md

Xilinx/ml-suite

참고문헌 2 : https://www.xilinx.com/support/documentation/white_papers/wp504-accel-dnns.pdf