2024年11月アーカイブ

TensorFlow 2.16.2 C++ library build

TensorFlow 2.16.2 C++ library をソースからビルドしてみた。

ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#9 LSTM で経路計画をする。 で、最終的には、C++ から実行する事になるので、試してみた。

参考にしたのは、
ソースからビルドする
Ubuntu20.04 LTS上で、TensorFlow 2.3.1をソースからビルドし、C++言語の共有ライブラリを作成する
tensorflow 2.0 c++ apiをcmakeで利用する

1. 開発環境
PC: Ubuntu Mate 22.04
Virtual_env
python 3.10.12
bazel 6.4.0
llvm-14

追加パッケージのインストール。
下記エラーが出たので、
external/llvm-project/llvm/include/llvm/Demangle/Demangle.h:12:10: fatal error: 'cstddef' file not found #include <cstddef>

https://stackoverflow.com/questions/16661167/fatal-error-when-compiling-llvm-clang-cstddef-file-not-found より、
$ sudo apt install libstdc++-12-dev

ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#9 LSTM で経路計画をする。

--- ROS2 ロボット自律走行の経路計画の補助に、機械学習(Transformer、LSTM)を使う。 ----

ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#8 Transformer で経路計画をする。 の続きです。

Transformer で、学習データ 1000個作って、学習させてみたが、1000個では、まるっきり足りないようで、 val=0.7 を切らない。

業を煮やして、それならと、 Speech to text の LSTM を同じ様に学習させてみました。

こちらは。1000件ほどのデータで、うまく学習できました。
これは、凄い!!
こんなにうまく行くとは、予想できませんでした。
本当に、うまく予測できているのか、今も、半信半疑です。
余りの感激に、涙がちょちょでるぞね!!

github に公開しました。
tosa-no-onchan/opp_with_lstm

1. 開発環境
PC: Ubuntu Mate 22.04
Python 3.10.12
virtual_env
tensorflow 2.16.2
keras 3.6.0