{"id":292465,"date":"2019-07-23T21:00:21","date_gmt":"2019-07-23T21:00:21","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=292465"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=292465","title":{"rendered":"NVIDIA Jetson Nano: \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 2, \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b AI"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440.<\/p>\n<p>  \u0412 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/460723\/\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a> \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0430 NVIDIA Jetson Nano \u2014 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0430 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c-\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 Raspberry Pi, \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GPU. \u041d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043b\u0430\u0442\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0434\u043b\u044f \u0447\u0435\u0433\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u2014 \u0434\u043b\u044f AI-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/91\/1a\/7i\/911a7i0fv9k20_edm9oftroelpq.png\"><\/p>\n<p>  \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0448\u0435\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432 (\u043a\u0443\u0434\u0430 \u0436\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0438\u0445). \u0414\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u0415\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u044b. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438, \u0442\u0438\u043f\u0430 Keras \u0438 Tensorflow. \u041e\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442, \u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u0443\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438, Jetson Nano, \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0443\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0435\u0441\u043a\u0442\u043e\u043f\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0435. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0431\u044f. \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u2014 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0442\u043e\u0439. \u041e\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438\u00bb, \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435, \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c custom-sdk, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u043b\u0430\u0442, \u043d\u0438\u0433\u0434\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0412\u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u043c, \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043e\u0431\u0430 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430, \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e.<\/p>\n<h2>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h2>\n<p>  \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 Keras \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e ResNet50 (\u044d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c ImageNet Challenge \u0432 2015). \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0435\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf import numpy as np import time   IMAGE_SIZE = 224 IMG_SHAPE = (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3) resnet = tf.keras.applications.ResNet50(input_shape=IMG_SHAPE)  img = tf.contrib.keras.preprocessing.image.load_img('cat.png', target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)) t_start = time.time() img_data = tf.contrib.keras.preprocessing.image.img_to_array(img) x = tf.contrib.keras.applications.resnet50.preprocess_input(np.expand_dims(img_data, axis=0)) probabilities = resnet.predict(x)  print(tf.contrib.keras.applications.resnet50.decode_predictions(probabilities, top=5)) print(\"dT\", time.time() - t_start) <\/code><\/pre>\n<p>  \u042f \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440, \u0442.\u043a. \u043e\u043d \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439. \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0435\u0441\u0430\u0439\u0437\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a 224\u0445224 (\u0442\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438), \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f predict \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443.<\/p>\n<p>  \u0411\u0435\u0440\u0435\u043c \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044e \u043a\u043e\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/_q\/e8\/ln\/_qe8ln2w3hsmbw4dqcy7kdnuft0.png\"><\/p>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">[[('n02123045', 'tabby', 0.765179), ('n02123159', 'tiger_cat', 0.19059166), ('n02124075', 'Egyptian_cat', 0.013605555), ('n04493381', 'tub', 0.0025916891), ('n04553703', 'washbasin', 0.0021566998)]]<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043e\u0433\u043e\u0440\u0447\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044e \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e (\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043b\u0438 \u043d\u0435-\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u044b \u0437\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u00abtabby\u00bb?), \u0441\u0432\u0435\u0440\u0438\u043b \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0441\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435\u043c, \u0434\u0430, \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<p>  \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u041f\u041a \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e <b>0.5\u0441<\/b> \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430\u0445 \u043d\u0430 CPU \u0438 <b>2\u0441<\/b> (!) \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430 GPU. \u0421\u0443\u0434\u044f \u043f\u043e \u043b\u043e\u0433\u0443, \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0442\u043e \u043b\u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0442\u043e \u043b\u0438 \u0432 Tensorflow, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e warnings \u0432\u0438\u0434\u0430 \u00abAllocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 2.13GiB with freed_by_count=0.\u00bb. \u042d\u0442\u043e warning \u0430 \u043d\u0435 error, \u043a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u043d\u043e \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u043b \u0431\u044b. <\/p>\n<p>  \u041d\u0430 Jetson Nano \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435: <b>2.8c<\/b> \u043d\u0430 CPU \u0438 <b>18.8\u0441<\/b> \u043d\u0430 GPU, \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/t6\/ok\/ja\/t6okja2fzqx_tjvmd6evens5dn8.png\"><\/p>\n<p>  \u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u0434\u0430\u0436\u0435 3\u0441 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 real time. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043d\u0430 stack overflow \u043e\u043f\u0446\u0438\u0438 gpu_options.allow_growth \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p>  \u0423\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e ResNet50 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0435 \u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a (\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430 100\u041c\u0431), \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u043e, \u0431\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0438 SMS. \u0427\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 AI-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435, \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u00ab\u0442\u044b\u043a\u0432\u0443\u00bb.<\/p>\n<h2>Cats vs Dogs<\/h2>\n<p>  \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e \u043a\u043e\u0448\u0435\u043a \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a. \u042d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c (CNN \u2014 Convolutional Neural Network), \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/medium.com\/@ferhat00\/deep-learning-with-keras-classifying-cats-and-dogs-part-1-982067594856\">\u044d\u0442\u043e\u0439 <\/a>\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0448\u0435\u043a \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a \u0443\u0436\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d \u0432 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 tensorflow_datasets, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>  \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0438 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u2014 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u00ab\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c\u00bb, \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043a \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0443 0..1.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers import tensorflow_datasets as tfds from keras.preprocessing import image import numpy as np import time   splits = tfds.Split.TRAIN.subsplit(weighted=(80, 10, 10)) (cat_train, cat_valid, cat_test), info = tfds.load('cats_vs_dogs', split=list(splits), with_info=True, as_supervised=True) label_names = info.features['label'].int2str  def pre_process_image(image, label):     image = tf.cast(image, tf.float32)     image = image \/ 255.0  # Normalize image: 0..255 -&gt; 0..1     image = tf.image.resize(image, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE))     return image, label  BATCH_SIZE = 32 SHUFFLE_BUFFER_SIZE = 1000 train_batch = cat_train.map(pre_process_image).shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).repeat().batch(BATCH_SIZE) validation_batch = cat_valid.map(pre_process_image).repeat().batch(BATCH_SIZE) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def custom_model():     # Source: https:\/\/medium.com\/@ferhat00\/deep-learning-with-keras-classifying-cats-and-dogs-part-1-982067594856     classifier = tf.keras.Sequential()     # Step 1 \u2014 Convolution     classifier.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), input_shape=IMG_SHAPE, activation='relu'))     # Step 2 \u2014 Pooling     classifier.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))     # Adding a second convolutional layer     classifier.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))     classifier.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))     # Step 3 \u2014 Flattening     classifier.add(layers.Flatten())     # Step 4 \u2014 Full connection     classifier.add(layers.Dense(units=128, activation='relu'))     classifier.add(layers.Dense(units=1, activation='sigmoid'))     # Compiling the CNN we shall use the Adam stochastic optimisation method, binary cross entropy loss function     classifier.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])     return classifier <\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u00ab\u043a\u043e\u0448\u043a\u0438-\u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0438\u00bb. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e (\u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 20 \u043d\u0430 GPU \u0438 1-2 \u0447\u0430\u0441\u0430 \u043d\u0430 CPU), \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tl_model = custom_model()  t_start = time.time() tl_model.fit(train_batch, steps_per_epoch = 8000, epochs=2, validation_data=validation_batch,                               validation_steps=10, callbacks=None) print(\"Training done, dT:\", time.time() - t_start) print(tl_model.summary())  validation_steps = 20 loss0, accuracy0 = tl_model.evaluate(validation_batch, steps=validation_steps) print(\"Loss: {:.2f}\".format(loss0)) print(\"Accuracy: {:.2f}\".format(accuracy0))  tl_model.save(\"dog_cat_model.h5\") <\/code><\/pre>\n<p>  \u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u043d\u0430 Jetson Nano \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u2014 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0430 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 5 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u043b\u0430\u0441\u044c \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0438\u0441\u043b\u0430. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043a \u043f\u043b\u0430\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a\u0443\u043b\u0435\u0440, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043f\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0447\u0435\u0442\u0443, \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u043d\u0430 Jetson Nano \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u043d\u0435\u0442 \u2014 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u041f\u041a, \u0430 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 Nano.<\/p>\n<p>  \u0422\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043b\u0435\u0437 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043c\u0435\u043d\u044c \u2014 \u043d\u0430 \u041f\u041a \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 tensowflow \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 14, \u0430 \u0434\u043b\u044f Jetson Nano \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0447\u0442\u043e 13. \u0418 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 14\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432 13\u0439, \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def predict_model(model, image_file):     img = image.load_img(image_file, target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE))     t_start = time.time()     img_arr = np.expand_dims(img, axis=0)     result = model.predict_classes(img_arr)     print(\"Result: {}, dT: {}\".format(label_names(result[0][0]), time.time() - t_start))  model = tf.keras.models.load_model('dog_cat_model.h5')  predict_model(model, \"cat.png\") predict_model(model, \"dog1.png\") predict_model(model, \"dog2.png\") <\/code><\/pre>\n<p>  \u0424\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f \u043a\u043e\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0442\u0430 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u00ab\u0441\u043e\u0431\u0430\u0447\u044c\u0435\u0433\u043e\u00bb \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c 2 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/2m\/0m\/6f\/2m0m6fvejlzvcdfuewdq2m9b5ug.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0443\u0433\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0431\u0435\u0437\u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e, \u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u0442, \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u043c, \u044f \u0431\u044b \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0430 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u0441\u044f \ud83d\ude09<\/p>\n<p>  \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Jetson Nano \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u2014 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0444\u043e\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0437\u0430 0.3\u0441, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0435\u0448\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/hx\/w1\/vg\/hxw1vgfb217p1usxaftimpmkybo.png\"><\/p>\n<p>  \u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u044b \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, 100fps \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0432 real time.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Keras \u0438 Tensorflow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 Nano, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u043e\u043c \u2014 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0435\u0442. \u0412\u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u043c, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c, \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/www.dlology.com\/blog\/how-to-run-keras-model-on-jetson-nano\/\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>  \u041d\u043e \u043a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441, \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0437\u0430 \u043d\u0430\u0441 \u044d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438. \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Jetson Nano. \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0435\u0448\u0435\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442.<\/p><\/div>\n<p>               <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d()}}}t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>     <br \/> \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:\/\/habr.com\/ru\/post\/460971\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/460971\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440.<\/p>\n<p>  \u0412 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/460723\/\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/a> \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0430 NVIDIA Jetson Nano \u2014 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0430 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c-\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 Raspberry Pi, \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GPU. \u041d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043b\u0430\u0442\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0434\u043b\u044f \u0447\u0435\u0433\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u2014 \u0434\u043b\u044f AI-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/91\/1a\/7i\/911a7i0fv9k20_edm9oftroelpq.png\"><\/p>\n<p>  \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0448\u0435\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432 (\u043a\u0443\u0434\u0430 \u0436\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0438\u0445). \u0414\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.  <\/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-292465","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/292465","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=292465"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/292465\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=292465"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=292465"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=292465"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}