• Регистрация
redo_neonick
redo_neonick0.00
н/д
  • Написать
  • Подписаться

Загрузка нейронной сети на Raspberry Pi

Добрый день. Возникла проблема с загрузкой нейронной сети в Raspberry Pi. Имеется обученная сверточная нейронная сеть, которую после обучения я сохранил в .mat-файле. имеется некоторая функция, которую хочу загрузить на "Малину", загрузку произвожу стандартно при помощи команд board = targetHardware('Raspberry Pi'); deploy(board,'main1'). Вначале функции main1 необходимо подгрузить нейронную сеть для дальнейшего ёё использования что реализовано у меня в виде функции net = coder.loadDeepLearningNetwork('net.mat');. Однако при выполнении deploy выдает следубщую ошибку: Property DeepLearningConfig is not set on the code configuration object. Use coder.DeepLearningConfig('[targetlib]') to create a deep learning configuration object and set the DeepLearningConfig property on the code configuration object. Additionally, ensure that either the MATLAB Coder Interface for Deep Learning Libraries support package or the GPU Coder Interface for Deep Learning Libraries support package is installed. Все необходимые библиотеки установлены. Пытался воспользоваться coder.DeepLearningConfig но это не дало никаких результатов. Пытался поискать в гугле ничего подобного не нашел. Прошу вашей помощи в этом не легком для меня вопросе.

Теги

      10.05.2021

      Лучший ответ

      • redo_neonick0.00
        22.05.2021 12:00

        Все решилось при помощи следующих строк кода:

        board = targetHardware('Raspberry Pi');
        board.CoderConfig.TargetLang = 'C++'
        dlcfg = coder.DeepLearningConfig('arm-compute');
        dlcfg.ArmArchitecture = 'armv7';

        dlcfg.ArmComputeVersion = '19.05';
        board.CoderConfig.DeepLearningConfig = dlcfg

        deploy(board,'main1')

      Ответы

      • redo_neonick
        redo_neonick0.00
        22.05.2021 15:58

        Все решилось при помощи следующих строк кода:

        board = targetHardware('Raspberry Pi');
        board.CoderConfig.TargetLang = 'C++'
        dlcfg = coder.DeepLearningConfig('arm-compute');
        dlcfg.ArmArchitecture = 'armv7';

        dlcfg.ArmComputeVersion = '19.05';
        board.CoderConfig.DeepLearningConfig = dlcfg

        deploy(board,'main1')