Raspberry iの環境構築

 raspberry Piの環境構築

先のブログに書きましたが、Freenove 4WD Smart Car Kitを買っちゃいました。以前のMindstormsの時にもRaspberry Piの設定について書きましたが、設定内容が少し変わったので、ここでおさらいの意味も含めてもう一度書いておきます。

1.raspberry Pi OSをインストール

Raspberry Pi OSのインストールですが、前回と同じくRaspberry Pi Imagerを使ってmicroSDに書き込みます。

PaspberryPiのホームページからRaspberry Pi Imagerをダウンロードします。

インストール後、Raspberry Pi Imagerを開きます。

インストールするPaspberry Pi OSですが、現行のBullseye版の前のBuster版にしました。理由はチュートリアルでもBullseye版ではパッチを当てる必要があったり、また記事でも不具合が生じる可能性も示唆されていたからです。

「Raspberry Pi OS」、2種類が提供へ--Buster版とBullseye版

Buster版のRaspberry Piはここからダウンロードしました。

ダウンロード先

2021-05-07-raspios-buster-armhf-full.zipをダウンロードします。

Raspberry Pi ImagerのCHOSE OSで下のUse customを選び、先程ダウンロードしたファイルを選択します。

次にCHOOSE SD CARDでPCに接続したSDカードを選択し、WRITEで書込みを実施します。

SDカードにOSのインストールが完了したら次は、このSDカードに次の2つを付け加えます。

2.SSH有効化

3.WiFiの有効化

2.SSH有効化

RaspberryPiにアクセスするために、通信環境(SSH通信)を整備します。

sshという名前の空のフォルダーを作成します。

このフォルダーをSDカードのルートディレクトリーにコピーします。これでSSHの準備完了です。

3.WiFiの有効化

次にWiFiが使えるように設定します。

テキストエディタを使って下記を書き込み、wpa_supplicant.confという名前で保存してください。

ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev

country=JP

update_config=1

network={

    ssid="ssd"

    psk="pwd"

    key_mgmt=WPA-PSK

}

ここで、

ssid="ssid"の""で囲まれた部分は、自宅で使っているWiFiのSSID

psk="pwd"のpwd部分は使っているWiFiのパスワード

に書き換えて、sshファイルと同じくOSを書き込んだSDカードにコピーしてください。

これでWIFIの準備も完了です。
作成したSDカードをPaspberry Piに挿入してください。

4.SSH接続

バッテリーを繋げるとRaspberry Pi OSが起動します。

a)LANケーブルでのSSH接続

テキストではPCとLANケーブルで接続とありますが、同一ネットワーク上であれば何処でもOKです。

ターミナルを開きssh pi@raspberrypi.localを入力します。

パスワードを要求されるのでraspberryと入力します。

下記のように表示されればssh接続でRaspberry Piにログインできました。

b)無線でのSSH接続

先程のLANケーブルを抜いておきます。

はじめにPアドレスを特定する必要があります。ターミナルを開きping raspberrypi.localを入力します。

画面にraspberrypiのIPアドレスが表示されます。今回は192.168.1.8でした。このIPアドレスは接続の度に変わりますので注意が必要です。なこのIPアドレスは、接続の度に変わると厄介なので固定することもできます。

先程のIPアドレスを使って、ターミナルからssh pi@192.168.1.8と入力します。

yes/noを聞いてくることがあるのでyes

下の画面が出てくればRaspberryPiとの接続完了です。

5.VNC接続
VNC接続はラズパイ(raspberry pi)の初期設定をするよに解りやすく載っていて簡単にできます。

1.PaspberryPiの設定

• ターミナル(Macの場合)からping raspberrypi.localと入力しRaspberryPiのIPアドレスを確認します。
  
  
  
  

  この例では、192.168.1.9でした。
  
  
• 同じくターミナルからssh pi@192.168.1.9と入力し、ssh接続をします。
  IPアドレスはそれぞれの環境で異なります。
  もし、WARNINGが出たら過去に接続した記録が残っているそうです。設定を一度削除します。
  
  
  
  

  ターミナルからssh-keygen -R 192.168.1.9と入力し、設定を一度消去後に再度ssh pi@192.168.1.9と入力してssh接続を確立します。
  
  

  
• ターミナルからsudo raspi-configと入力し、RaspberryPiの設定画面を開きます。
  
  
  
• 3のInternet Optionを選択し、P3のVNC選択、yesと進みます。

• 1のSystem Optionを選択し、S5のBoot/Auto Login選択、B4のDesktop Autologin選択。この設定をしないとVNC接続ができないとの事。

• 2のDisplay Optionを選択し、D1のResolution選択、リモート接続した際のRaspberryPiの画面設定を行います。

• 8のUpdateを選択し、Finishで終了です。

• ターミナルからsudo rebootと入力しRaspberryPiを再起動します。

2.PCにVNCアプリ「VNC Viewer」をインストール

VNC CONNECT画面で、RaspberryPiのIPアドレス192.168.1.9を入力すれば接続完了です。

Username：pi
Password：raspberry

です。

6.IPアドレスの固定

RaspberryPiを繋げるたびにIPアドレスが変わってしまうのでは、毎回IPアドレスを調べ直さないといけないので結構手間がかかります。

そこでIPアドレスを固定化しておくことにします。RaspberryPiに使うアドレスは、その他のデバイスとバッティングしない、バッティングする可能性の無いものを使う必要があります。

まず、自分のゲートウェイを確認します。macの場合ターミナルから
route -n get 0.0.0.0と入力します。

私の環境でゲートウェイは192.168.1.1であることがわかりました。

IPアドレス固定の方法もいくつかありますが、ここではラズパイ(Raspberry Pi)を固定IPアドレス化する方法を参考にしました。

RaspberryPiをVNC接続し画面右上のネットワークアイコンを右クリック、表示されたポップアップメニューから"Wireles & Wired Network Setting"をクリックします。

interface右の空のプルダウンメニューをクリックします。有線LANの場合はeth0、無線LANの場合はwlan0を選択します。

"automatically configure empty options"のチェックを外し、IPアドレスを下記のように入力します。

私の場合、Raspberry Piの固定IPアドレスを192.168.1.211としました。そしてRouter、DNS Serversに先ほど調べたゲートウェイのアドレスを入れます。

全てが終了したら再起動して設定を反映させます。

7.RDP接続

VNC接続の場合画面解像度の設定変更が出来なかったり、反応が悪かったり、不便を感じることが多いのですが、RDP接続の場合そういった問題を解決してくれます。
Raspberry Piにリモートデスクトップ接続する(xrdpのインストール)を参考にしました。

Raspberry PiをVNC接続しターミナルから下記を入力し、xrdpソフトをインストールします。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install xrdp

Macの場合、App Storeから"Microsoft Remote Desktop"を入手します。

このクライアントソフトを起動し、新しい接続(add PC)を開き、PC name欄にIPアドレスを入力して設定完了です。

8.Python3の設定

おそらくRaspberrypiの初期値ではPythonはPython2の設定になっていると思うので、これをPython3に設定変更する必要があります。

pi@raspberrypy:~$ python

でおそらくpython 2.7が表示されると思います。

cd /usr/bin

sudo rm python

sudo ln -s python3 python

pythonを終了するために Ctrl-Z

python

でpython 3.***が表示されれば設定終了

9.日本語で入力できる設定

日本語が入力できるように設定します。下記を参考にしました。

Raspberry Piに日本語で入力できる設定方法（fcitx-mozc）

Freenove 4WD Smart Car Kit買っちゃいました

 

demoのライントレースのどうがです。

コースは mindstormsでお馴染みのものです。

Myオリジナルコースです。

aspberry pi、リチウム電池はは別途要りますが、本体も7千円弱と安く、pythonで遊ぶのであればmindstormsより断然こちらかなと思います。

アフレルのchainerでAIの様な事が出来れば最高ですね。

Image Classificationにおける元画像の大きさと精度(accuracy)との関係について

今までもPyTorchやfast.aiを使ってImage Classificationを行ってきました。

1つ気になったのが、trainingに使う画像が大きいと、それだけデータ量も多いのだから精度も良くなるのではと言う単純な思いです。そこで確認してみました。

テストの条件は、

・データセットはcifar-10。cifar-10はライブラリーにもありますが、ここでは一度cifar-10をpng形式の画像データに変換したものを使いました。

・fast.aiを使ってresnet18でfine-tuningする。

・DataLoaderは簡単に下記のようにしました。この設定を取敢えずnormal設定とします。
画像サイズは、元の32,64,96,128,224の7種類で検証

 dls=ImageDataLoaders.from_folder(

     path, 

     train='train',

     valid='val',

     bs = 64,

     item_tfms=Resize(160), ⇒ここでサイズを32～224に変更する

     batch_tfms=aug_transforms(),

     seed=123

)

cifar10の32pixのデータ画像

【結果】

32pixの例

epoch	train_loss	valid_loss	accuracy	time
0	1.177662	1.065685	0.623600	01:40
1	0.939181	0.855866	0.701900	01:42
2	0.814138	0.735728	0.749200	01:42
3	0.717646	0.644304	0.780900	01:41
4	0.626932	0.606330	0.792600	01:42
5	0.603102	0.593075	0.800500	01:42
6	0.515081	0.554430	0.811000	01:42
7	0.488168	0.554170	0.811900	01:43
8	0.439875	0.549919	0.816700	01:43
9	0.449361	0.546851	0.816900	01:44

32～224pixでtrainingした結果は次の通りでした。

Image size	normalp設定のaccuracy
32	0.8169
64	0.8983
96	0.9334
128	0.9435
160	0.9483
224	0.9483

●当初予想したように画像サイズが大きくなればaccuracyも高まることが確認されました。

ただそれもサイズが128pix以上ではほぼフラットになっています。