{"id":282944,"date":"2016-12-23T14:20:04","date_gmt":"2016-12-23T11:20:04","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=282944"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=282944","title":{"rendered":"\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 Raspberry PI"},"content":{"rendered":"<blockquote><p>\u00ab\u0427\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c?\u00bb \u2014 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b \u0433\u043e\u0440\u0431\u043e\u043d\u043e\u0441\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c.<br \/>  \u00ab\u0410\u043b\u0434\u0430\u043d-3\u00bb, \u2014 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u0431\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430\u0442\u044b\u0439.<br \/>  \u00ab\u0411\u043e\u0433\u0430\u0442\u0430\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430, \u2014 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u044f.\u201d[1]<\/p><\/blockquote>\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 CUDA \u0438 \u0448\u0435\u0444 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0437\u0438\u043b \u043f\u043e\u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043c\u044b\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0440\u044b\u0432\u043e\u043a \u0432\u043f\u0435\u0440\u0451\u0434, \u043d\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0440\u0435, \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u044b \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0423 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 Tensor Flow, \u043d\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Torch. \u041f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u043b\u043e \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Lua \u0438 C, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0432\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 FFI. \u0418 \u0435\u0449\u0451 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f Python. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0430\u0445\u0430\u0431\u0440 \u044f \u043d\u0430\u0442\u043a\u043d\u0443\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u044f \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043b \u0447\u0442\u043e \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u0432 \u0442\u0443\u043c\u0431\u043e\u0447\u043a\u0435 \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u0438\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f Raspberry Pi, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c B+ \u0438 \u043c\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u2014 \u0430 \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443 \u043b\u0438 \u044f \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439 torch \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435. <\/p>\n<p>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c \u044f \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0434\u0435\u0441\u043a\u0442\u043e\u043f\u0435 \u0441 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 GPU \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f alexnet \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u041d\u0430 \u0433\u0438\u0442\u0445\u0430\u0431\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/soumith\/imagenet-multiGPU.torch.git\">Torch<\/a>. \u041f\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438, \u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0448\u0451\u043b \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043d\u043e \u043f\u0440\u043e \u043d\u0438\u0445 \u044f \u0442\u0443\u0442 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u043c\u0430\u043b\u0438\u043d\u043a\u0435 (Raspberry PI \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c B+).<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"ustanovka\">\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 torch \u043d\u0430 <a href=\"http:\/\/torch.ch\/docs\/getting-started.html#_\">\u043c\u0430\u043b\u0438\u043d\u043a\u0443<\/a>:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">apt-get install git-core   git clone https:\/\/github.com\/torch\/distro.git ~\/torch --recursive<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0447\u0442\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a Torch \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 OpenBLAS \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442 QT \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">apt-get install -y build-essential gcc g++ curl cmake libreadline-dev libjpeg-dev libpng-dev ncurses-dev imagemagick libzmq3-dev gfortran libopenblas-base libopenblas-dev<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e torch:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">cd ~\/torch; .\/install.sh<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0423 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0447\u0430\u0441. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<blockquote><p>\u2014 \u0410 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0437\u0430 \u043b\u0430\u043c\u043f\u0430? \u2014 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0437\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b \u0424\u0430\u0440\u0444\u0443\u0440\u043a\u0438\u0441. [1]<\/p><\/blockquote>\n<p>\u0418 \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0441 \u0436\u0434\u0451\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u043b\u043e\u043c: \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 torch: \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e \u0435\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 arm, \u043d\u043e \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438 NEON:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">[  6%] Building C object lib\/TH\/CMakeFiles\/TH.dir\/THVector.c.o In file included from \/home\/pi\/torch\/pkg\/torch\/lib\/TH\/THVector.c:2:0: \/home\/pi\/torch\/pkg\/torch\/lib\/TH\/generic\/THVectorDispatch.c: In function \u2018THByteVector_vectorDispatchInit\u2019: \/home\/pi\/torch\/pkg\/torch\/lib\/TH\/generic\/simd\/simd.h:64:3: error: impossible constraint in \u2018asm\u2019    asm volatile ( &quot;cpuid\\n\\t&quot;<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c <a href=\"https:\/\/github.com\/torch\/torch7\/pull\/868\">\u043f\u043e\u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u043e<\/a>. \u0418 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0432\u0441\u0451 \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u043e! \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043b\u0435\u043d\u044c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0451 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443 \u0438 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434-\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c torch \u0434\u043b\u044f Raspberry PI -B (\u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438 NEON): <a href=\"https:\/\/github.com\/vfonov\/deep-pi\/releases\/download\/v1\/torch_intstall_raspbian_arm6l_20161218.tar.gz\">https:\/\/github.com\/vfonov\/deep-pi\/releases\/download\/v1\/torch_intstall_raspbian_arm6l_20161218.tar.gz<\/a>, \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \/home\/pi <\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"testirovanie\">\u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440 <a href=\"http:\/\/yann.lecun.com\/exdb\/mnist\/\">MNIST<\/a>, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/torch\/demos\">\u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043a<\/a> \u0434\u043b\u044f Torch: <\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">th train-on-mnist.lua  &lt;torch&gt; set nb of threads to 4   &lt;mnist&gt; using model:     nn.Sequential {   [input -&gt; (1) -&gt; (2) -&gt; (3) -&gt; (4) -&gt; (5) -&gt; (6) -&gt; (7) -&gt; (8) -&gt; (9) -&gt; (10) -&gt; output]   (1): nn.SpatialConvolutionMM(1 -&gt; 32, 5x5)   (2): nn.Tanh   (3): nn.SpatialMaxPooling(3x3, 3,3, 1,1)   (4): nn.SpatialConvolutionMM(32 -&gt; 64, 5x5)   (5): nn.Tanh   (6): nn.SpatialMaxPooling(2x2, 2,2)   (7): nn.Reshape(576)   (8): nn.Linear(576 -&gt; 200)   (9): nn.Tanh   (10): nn.Linear(200 -&gt; 10) } &lt;warning&gt; only using 2000 samples to train quickly (use flag -full to use 60000 samples)     &lt;mnist&gt; loading only 2000 examples   &lt;mnist&gt; done     &lt;mnist&gt; loading only 1000 examples   &lt;mnist&gt; done     &lt;trainer&gt; on training set:   &lt;trainer&gt; online epoch # 1 [batchSize = 10]   [===================&gt;.................... 471\/2000 ....................................]  ETA: 2m20s | Step: 92ms      <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e, \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u043d\u0430 \u0434\u0435\u0441\u043a\u0442\u043e\u043f\u0435 \u0441 i5-4590 CPU @ 3.30GHz, \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f GPU: <\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code>[=======================&gt;................ 571\/2000 ....................................]  ETA: 27s613ms | Step: 19ms   <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0422.\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u0430\u043b\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0432 5 \u0440\u0430\u0437 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0435\u0441\u043a\u0442\u043e\u043f. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"raspoznavaniya-izobrazheniy\">\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<blockquote><p>\u043e\u0434\u0443\u0448\u0435\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u00ab\u0410\u043b\u0434\u0430\u043d\u00bb \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u043b \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435: \u00ab\u0414\u0443\u043c\u0430\u044e. \u041f\u0440\u043e\u0448\u0443 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c\u00bb [1]<\/p><\/blockquote>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b \u0447\u0435\u0440\u0451\u0434 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u043b\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 googlenet. \u0422\u0443\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0436\u0434\u0430\u043b \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0445: \u0432 Alexnet \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043c\u0430\u043b\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442. \u041d\u043e \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0440\u0443\u0447\u043a\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 squeezenet \u0438 Network-in-Network, \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e <a href=\"https:\/\/gist.github.com\/szagoruyko\/0f5b4c5e2d2b18472854\">\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0434\u043b\u044f torch<\/a>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0435\u0451 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 ARM (\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 Raspberry PI \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u2014 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u043b\u0435\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u0442\u043e). <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0434\u0435\u0441\u043a\u0442\u043e\u043f\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 torch, \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u2018ascii\u2019, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043c\u0430\u043b\u0438\u043d\u043a\u0435 \u2014 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>Desktop:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"lua\">model=torch.load(\u2018blah.t7\u2019) torch.save(\u2018blah_ascii.t7\u2019,model,\u2019ascii\u2019)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>Raspberry PI:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"lua\">model=torch.load(\u2018blah_ascii.t7\u2019,\u2019ascii\u2019) torch.save(\u2018blah_arm.t7\u2019,model)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f arm \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/github.com\/vfonov\/deep-pi\/releases\/download\/v1\/nin_bn_final_arm.t7\">\u0442\u0443\u0442<\/a>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u042f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u043b\u0438\u043d\u043a\u0435:<br \/>  \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/vfonov\/deep-pi\/blob\/master\/test_single.lua\">\u0442\u0443\u0442<\/a>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"lua\">... local m=torch.load(prefix..'nin_bn_final_arm.t7') ... local input=image.load(prefix..&quot;n07579787_ILSVRC2012_val_00049211.JPEG&quot;) ... local output=model:forward(cropped) ...<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0418 \u0432\u0443\u0430\u043b\u044f, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 <a href=\"http:\/\/image-net.org\/download-images\">ImageNET<\/a>:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">&gt;th test_single.lua n07579787_ILSVRC2012_val_00049211.JPEG loading model:0.57sec    Running neural net:13.46sec   25.3%: n07579787: plate      13.8%: n07873807: pizza, pizza pie       8.8%: n04263257: soup bowl       8.0%: n07590611: hot pot, hotpot     7.2%: n07831146: carbonara     <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>T.e \u0437\u0430 14 \u0441\u0435\u043a \u043c\u0430\u043b\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432! <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0435\u0439: \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u043b\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u043a \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 camera \u0438 \u0432\u0435\u0431 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 display, \u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430, \u0440\u0430\u0437 \u0432 14 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043c\u0438\u0440\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442. \u041d\u0430\u0434\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0439 (luarocks install camera) \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0432\u0435\u0431-\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 (luarocks install display).<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/vfonov\/deep-pi\/blob\/master\/camera_interface.lua\">\u0442\u0443\u0442<\/a>. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"lua\">\u2026 -- \u043f\u043e\u0434\u0446\u0435\u043f\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0443 local cam = image.Camera {idx=0,width=iW,height=iH} ...   local frame = cam:forward()   local cropped = image.crop(frame, w1, h1, w1+oW, h1+oH) -- center patch \u2026  -- \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u0434\u0440 \u0437\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044e   display_sample_in.win=display.image(cropped,display_sample_in) \u2026  -- \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u044f\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c   local output=model:forward(cropped) \u2026 -- \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 - \u0447\u0435\u0433\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438   display_output.win=display.text(out_text,display_output)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430\u0434\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 display: <code>nohup th -ldisplay.start 8000 0.0.0.0 &amp;<\/code><\/p>\n<p>  <\/p>\n<h3 id=\"ispytaniya\">\u0418\u0441\u043f\u044b\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0422\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430: <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cloud.githubusercontent.com\/assets\/628822\/21299836\/637e738a-c56d-11e6-80a4-c20605527d89.jpg\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cloud.githubusercontent.com\/assets\/628822\/21299835\/637e6700-c56d-11e6-9c01-8e600417ac4d.jpg\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cloud.githubusercontent.com\/assets\/628822\/21299834\/637e11ce-c56d-11e6-82e1-c78ebf69004b.jpg\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cloud.githubusercontent.com\/assets\/628822\/21299833\/637df9b4-c56d-11e6-8f06-6c4e22f45957.jpg\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"zaklyuchenie\">\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0435\u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0440\u0430\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0440\u0443\u0437\u0435\u0439 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e\u0434\u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0437\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0415\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0444\u0438\u0437\u0438\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0438, \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u044c <a href=\"http:\/\/torch.ch\/blog\/2016\/06\/01\/deep-fun-with-opencv.html\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0438\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e <a href=\"https:\/\/github.com\/torch\/demos\/tree\/master\/person-detector\">\u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u044b \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439<\/a> \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u043e\u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u043c.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/github.com\/szagoruyko\/nnpack.torch\">nnpack<\/a>, \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u043a \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044e \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u043c\u0430\u043b\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/github.com\/jetpacapp\/DeepBeliefSDK\">\u0442\u0443\u0442<\/a>. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"primechaniya\">\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0426\u0438\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438\u0437 &quot;\u041f\u043e\u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0438\u043a \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0443\u0431\u0431\u043e\u0442\u0443&quot; \u0438 &quot;\u0421\u043a\u0430\u0437\u043a\u0430 \u043e \u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435&quot; \u0410. \u0438 \u0411. \u0421\u0442\u0440\u0443\u0433\u0430\u0446\u043a\u0438\u0445.<br \/>  \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u044b \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/vfonov\/deep-pi\">\u0433\u0438\u0442\u0445\u0430\u0431\u0435<\/a>.<\/p>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/geektimes.ru\/post\/283984\/\"> https:\/\/geektimes.ru\/post\/283984\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<blockquote><p>\u00ab\u0427\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c?\u00bb \u2014 \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b \u0433\u043e\u0440\u0431\u043e\u043d\u043e\u0441\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c.<br \/>  \u00ab\u0410\u043b\u0434\u0430\u043d-3\u00bb, \u2014 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u0431\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430\u0442\u044b\u0439.<br \/>  \u00ab\u0411\u043e\u0433\u0430\u0442\u0430\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430, \u2014 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u044f.\u201d[1]<\/p><\/blockquote>\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 CUDA \u0438 \u0448\u0435\u0444 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0437\u0438\u043b \u043f\u043e\u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043c\u044b\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0440\u044b\u0432\u043e\u043a \u0432\u043f\u0435\u0440\u0451\u0434, \u043d\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0440\u0435, \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u044b \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0423 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 Tensor Flow, \u043d\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Torch. \u041f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u043b\u043e \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Lua \u0438 C, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0432\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 FFI. \u0418 \u0435\u0449\u0451 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f Python. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0430\u0445\u0430\u0431\u0440 \u044f \u043d\u0430\u0442\u043a\u043d\u0443\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u044f \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043b \u0447\u0442\u043e \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u0432 \u0442\u0443\u043c\u0431\u043e\u0447\u043a\u0435 \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043f\u0438\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f Raspberry Pi, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c B+ \u0438 \u043c\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u2014 \u0430 \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443 \u043b\u0438 \u044f \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439 torch \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435. <\/p>\n<p>  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-282944","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/282944","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=282944"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/282944\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=282944"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=282944"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=282944"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}