{"id":331862,"date":"2022-04-13T09:00:47","date_gmt":"2022-04-13T09:00:47","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=331862"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=331862","title":{"rendered":"<span>\u041f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438\u0437 PyTorch \u043d\u0430 Google Coral<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p><em>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0410\u043d\u0442\u043e\u043d \u0420\u0430\u0441\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u044b \u0441 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 \u00a0\u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u00ab\u041a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043d\u0438\u0442\u00bb \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Google Coral \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u0442\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435. <\/em><\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435. \u0418\u0445 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442, \u0430 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0412 \u0440\u044f\u0434\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430\u0445 (\u0430 \u0442\u043e \u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430\u0445) \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c edge computing \u2014 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u00ab\u043d\u0430 \u043a\u0440\u0430\u044e\u00bb \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c USB \u0438\u043b\u0438 PCIe, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u043e\u0432, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0418\u0418-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445, \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043c \u0418\u0418. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u044b \u0438 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0439\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u044b \u0441\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0441\u0445\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 (ASIC), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e- \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 (TPU \u2014 Tensor Process Unit). \u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 Edge AI \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u2014 Google Coral. \u0423\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 Google Coral \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c-\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445: \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043b\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 (Coral Dev Boards) \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 USB-\u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f, \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0444\u043b\u044d\u0448\u043a\u0443 (Coral USB Accelerator). \u0412\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u2014 Google Edge TPU, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 (\u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441, \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f). <\/p>\n<p>\u00ab\u0418\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438\u00bb Google Coral \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 TensorFlow. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0430\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u2014 PyTorch. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043d\u0451\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 Google Coral. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u00ab\u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0445\u00bb, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a: \u00ab\u0441\u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a TensorFlowLite \u0438 \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e EdgeTPU Complier\u00bb. \u041f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0443\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0443\u0436 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0443 \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432 Google Coral, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u00a0<\/p>\n<p>\u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0435\u0451 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 Google Coral.<\/p>\n<h3>Google Coral \u2014 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h3>\n<p>\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 Google Coral, \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0430 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430\u043c. \u041e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u0430\u043b\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p> <u>\u0427\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435:<\/u> <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/coral.ai\/models\/\"><u>\u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/coral.ai\/docs\/edgetpu\/compiler\/#parameter-data-caching\"><u>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 8\u041c\u0431 \u043d\u0430 \u043a\u044d\u0448<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/coral.ai\/docs\/edgetpu\/models-intro\/#model-requirements\"><u>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/u><\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b (uint8 \u0438\u043b\u0438 int8);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a bias) \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043d\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 3-\u0445 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 1;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/coral.ai\/docs\/edgetpu\/models-intro\/#supported-operations\">\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0423\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u0436\u0435 success stories: \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Coral \u0441 <a href=\"https:\/\/arboook.com\/arcv\/sravnenie-realizatsij-google-coral-tflite-openvino-movidius-dlya-fitnesa\/\">\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c<\/a> \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u0442\u043d\u0435\u0441\u0430.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 <a href=\"https:\/\/github.com\/google-coral\/edgetpu\/issues\/279\">MIRNet<\/a>. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e 64&#215;64.<\/p>\n<p>\u00a0<u>\u0427\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435:<\/u><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0441 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/recognitor\/blog\/468421\/\">\u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c<\/a> embedded \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0443\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 Coral. (\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0451-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/recognitor\/blog\/524980\/\">\u00ab\u041a\u0430\u043a \u0437\u0430\u043f\u0438\u0445\u043d\u0443\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043a\u0443 \u0432 \u043a\u043e\u0444\u0435\u0432\u0430\u0440\u043a\u0443\u00bb<\/a>. \u0412 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043a \u043d\u0435\u0439 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/recognitor\/blog\/524980\/#comment_22234632\">\u0434\u0430\u043d\u0430<\/a> \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b <a href=\"https:\/\/github.com\/PINTO0309\/openvino2tensorflow\">\u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0435\u0440<\/a> OpenVINO -> TensorFlow, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0418\u0437 PyTorch \u0432 TensorFlow<\/h2>\n<h4>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f   <\/h4>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 PyTorch \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043f\u043e\u0434 Google Coral. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 ONNX (<a href=\"https:\/\/github.com\/sithu31296\/PyTorch-ONNX-TFLite\"><u>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 Github<\/u><\/a>):<\/p>\n<p>Pytorch \u2192 ONNX \u2192 TensorFlow lite \u2192 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (tflite) \u2192 Coral<\/p>\n<p>(NB: \u0412 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2013 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 uint8 \u0438\u043b\u0438 int8. \u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 Google Coral. \u041d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u0430 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2013 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f).<\/p>\n<p>\u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u043a \u00ad\u2013 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u0432 PyTorch \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 NCHW (N &#8212; \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432, C &#8212; \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432, H \u2014 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430, W \u2014 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430), \u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0432 TensorFlow \u2013 NHWC. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043a\u0430 (Conv2D \u0441\u043b\u043e\u0439) \u0432 TensorFlow \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0438 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0448\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0435\u0440\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 (Transpose \u0441\u043b\u043e\u0439) \u0434\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043a\u0438. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f Transpose \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f EdgeTPU, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 edgetpu_compiler \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u043f\u043e\u0442\u044b\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e \u043d\u0435\u0451. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 transpose \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0432\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0432 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u0442\u0435\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.\u00a0 <\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/openvinotoolkit\/openvino\">OpenVINO<\/a>.<\/p>\n<p>PyTorch \u2192 ONNX \u2192 OpenVINO \u2192 Tensorflow (saved model) \u2192 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (tflite) \u2192 Coral<\/p>\n<p>\u041e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/qiita.com\/PINTO\/items\/ed06e03eb5c007c2e102\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. <\/p>\n<p>\u0412\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e 1. <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442:<\/p>\n<p>1) \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 PyTorch \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 ONNX \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 torch.onnx.export, \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">    onnx_filename = \"model.onnx\"     torch.onnx.export(         model,                   # PyTorch Model         dummy_input,             # Input tensor         onnx_filename,         # Output filename         opset_version=12,        # Operator support version         input_names=['input'],   # Input tensor name (arbitary)         output_names=['output'], # Output tensor name (arbitary)         do_constant_folding = True         )<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u00abdummy_input\u00bb \u2014 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 1xCxHxW. \u041e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0438 \u0442\u0438\u043f\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c. \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u00abopset_version\u00bb \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041d\u0430 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f 13, \u043d\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 11-12.<\/p>\n<p><em>\u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/em><\/p>\n<p>Google Coral \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 LeakyReLu. \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0441\u043e\u0431\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0435\u0451 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 ReLu. \u041b\u0438\u0431\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c LeakyReLU, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 PReLu.<\/p>\n<p>ONNX \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0438 InPlaceABNSync, \u0438\u0445 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 BatchNorm2d + \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432 \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430. \u041d\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 InPlaceABNSync \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443, \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0432\u0430\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430.<\/p>\n<p>2) \u0423\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/daquexian\/onnx-simplifier\">onnx simplifier<\/a>.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438: \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0442\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435. \u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0435\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0439. <\/p>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python3 -m onnxsim &lt;model filename> &lt;optimized model filename><\/code><\/pre>\n<p>3) \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 ONNX \u0432 OpenVINO. \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043e\u0442 NCHW \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 Pytorch \u0432 NHWC \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 TensorFlow \u0438 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">mo --input_model &lt; optimized model filename> --output_dir &lt;directory name><\/code><\/pre>\n<p>4) \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 OpenVINO \u0432 saved model (\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f TensorFlow). \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/PINTO0309\/openvino2tensorflow\">openvino2tensorflow<\/a>, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/recognitor\/blog\/524980\/#comment_22234632\">\u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f<\/a> \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435.<\/p>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">openvino2tensorflow --model_path &lt;vino_path\/model.xml> --model_output_path &lt;final_path> --output_saved_model<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0435 &#8212;model_path \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e, \u0430 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0444\u0430\u0439\u043b\u0443 *.xml, \u0430 \u0432 &#8212;model_output_path \u2013 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0432, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0434\u043b\u044f edge TPU. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e, \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0432 edge TPU \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u044d\u0442\u0430\u043f\u043d\u043e. <\/p>\n<p>5) \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 saved model \u0432 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e TFlite \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f post-training integer quantization. \u041a\u043e\u0434 \u0434\u0430\u043d \u0432 \u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 2. <\/p>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e post-training quantization \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c N \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 1xHxWxC, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0443 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e N. \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u00ab\u0441\u044b\u0440\u044b\u0435\u00bb \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433\u0443, \u0442\u043e \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c) \u0438 \u0447\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 N \u2013 \u0442\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432. \u0426\u0435\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u2013 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0435\u0440 \u00ab\u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u00bb \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u044b \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u0432 uint8\/int8. <\/p>\n<p>6) \u041a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434 edge TPU:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">edgetpu_compiler &lt;model.tflite><\/code><\/pre>\n<p><em>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435<\/em>: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0444\u043b\u0430\u0433\u043e\u043c -m. \u0412 \u0440\u044f\u0434\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u044b \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 11) \u0440\u0430\u043f\u043e\u0440\u0442\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0431 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u043c \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u0430, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u2013 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u043b\u043e\u0433, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u2013 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b:<\/u><\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f Google Coral \u00ab\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u00bb \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0440\u044d\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a TensorFlow, \u0432\u043e<br \/> \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c,<br \/> \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 PyTorch. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0443\u0434\u043e\u0435\u043c\u043a\u0438\u043c \u0438<br \/> \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0439\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c<br \/> \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438, \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a MobileNet, ResNet) \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0435\u0451 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<h4>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <\/h4>\n<p>\u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/coral.ai\/docs\/edgetpu\/models-intro\/#supported-operations\">\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f<\/a> edgetpu-\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c. <\/p>\n<p>\u0421\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043b\u0435\u0437\u0443\u0442 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u044b \u0432\u043e \u0444\u0440\u044d\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435 Keras. <\/p>\n<p>EdgeTPU-\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>On-chip memory used for caching model parameters (\u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 used memory).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>On-chip memory remaining for caching model parameters (\u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 remaining memory).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Off-chip memory used for streaming uncached<br \/> model parameters<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 2 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0432 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0435 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u0443, \u043d\u043e \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0422\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d \u043d\u0443\u043b\u044e, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043a \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0443, \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b.   <\/p>\n<h4>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430  <\/h4>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c: \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 1xSxSx3, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430 1&#215;1 \u0441 3-\u043c\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 = 4. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c S \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430. \u0412\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 used memory = 256 B. \u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430\u0445 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442 S.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">SHAPE = (S, S, 3) model = keras.Sequential() model.add(keras.Input(shape=SHAPE, batch_size = 1)) model.add(layers.Conv2D(3, 1, padding=\"same\"))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a61\/47a\/025\/a6147a02519b80a650b378b9ef6ff8ca.png\" width=\"271\" height=\"480\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a61\/47a\/025\/a6147a02519b80a650b378b9ef6ff8ca.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b58\/31c\/24b\/b5831c24b27befce5dc8387044931360.png\" width=\"586\" height=\"428\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b58\/31c\/24b\/b5831c24b27befce5dc8387044931360.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0437 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0430\u044f\u0441\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043a\u0430\u0447\u043a\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0435 S \u043e\u0442 600 \u043a 640 (\u043d\u0430 1\u041c\u0431) \u0438 \u043e\u0442 7200 \u043a 7230 (\u043d\u0430 4\u041c\u0431). \u041f\u0440\u0438 S = 8129 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e, \u0441 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430.<\/p>\n<h4>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 <\/h4>\n<p>\u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 1x512x512x3. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432 1&#215;1 \u0441 \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438. \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<h4>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u043e 128 \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c\u0438. \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 S (\u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0432\u0438\u0434\u0430 1xSxSx3), \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 S.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">SHAPE = (S, S, 3) model = keras.Sequential() model.add(keras.Input(shape=SHAPE, batch_size = 1)) for i in range(128):    model.add(layers.Conv2D(3, 1, padding=\"same\"))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/208\/b58\/662\/208b586620e8566c6c6a9306552732f6.png\" width=\"221\" height=\"745\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/208\/b58\/662\/208b586620e8566c6c6a9306552732f6.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/141\/068\/ceb\/141068cebcf8c9bfed744325c738fcbd.png\" width=\"477\" height=\"389\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/141\/068\/ceb\/141068cebcf8c9bfed744325c738fcbd.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e2f\/cbc\/092\/e2fcbc0926fa51344b3fe6a9c845396d.png\" width=\"482\" height=\"365\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e2f\/cbc\/092\/e2fcbc0926fa51344b3fe6a9c845396d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0430\u044f\u0441\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0441\u043e \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u043c \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d\u043e\u043c. \u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0432\u043f\u043b\u043e\u0442\u044c \u0434\u043e 512 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 (6144 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430). \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0438 \u0442\u0435\u0445 \u0436\u0435 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432\u044b \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435, \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0435\u0449\u0451 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u0432\u043b\u0435\u0437\u0435\u0442. <\/p>\n<h4>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 <\/h4>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u043e 128 \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c\u0438. \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 S (\u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0432\u0438\u0434\u0430 1xSxSx3), \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 S.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">SHAPE = (S, S, 3) model = keras.Sequential() model.add(keras.Input(shape=SHAPE, batch_size = 1)) for i in range(128):    model.add(layers.Conv2D(3, 1, padding=\"same\")) <\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/862\/34a\/d89\/86234ad89f9578318d4e62312a11ee0d.png\" width=\"485\" height=\"370\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/862\/34a\/d89\/86234ad89f9578318d4e62312a11ee0d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0430\u044f\u0441\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c, \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434 \u043d\u0430 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\/\u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u0441 \u043e\u0441\u0446\u0438\u043b\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0435\u0439\u0441\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b, <strong>\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u043d\u0435\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438<\/strong>. \u042d\u0442\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044f\u043c\u0438 \u0434\u0432\u043e\u0439\u043a\u0438 (\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e \u0432 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443). \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u043d\u0430 remaining memory \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0436\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0447\u043a\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c.<\/p>\n<h4>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445     <\/h4>\n<p>\u0424\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 1x512x512x3. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0438\u0434\u0443\u0442 64 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432 3*3. \u0411\u044b\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u044b\u0442\u0430\u043d\u044b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u0440\u0438\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439: \u0430) \u0443 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 K \u0438 \u0431) \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f: 3\/K, 4\/K \u0438 6\/K. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0445 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u041a = 63 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0430):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">SHAPE = (512, 512, 3) model = keras.Sequential() model.add(keras.Input(shape=SHAPE, batch_size = 1)) for i in range(64):    model.add(layers.Conv2D(K, 3, padding=\"same\"))<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0431):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">SHAPE = (512, 512, 3) model = keras.Sequential() model.add(keras.Input(shape=SHAPE, batch_size = 1)) for i in range(32):    model.add(layers.Conv2D(3, 3, padding=\"same\"))    model.add(layers.Conv2D(K, 3, padding=\"same\"))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/840\/bfe\/d65\/840bfed654a1614d3354bdef4dbbf18f.png\" width=\"269\" height=\"635\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/840\/bfe\/d65\/840bfed654a1614d3354bdef4dbbf18f.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/622\/0e6\/892\/6220e6892795b70d2ed51f9c026fa3b7.png\" width=\"507\" height=\"421\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/622\/0e6\/892\/6220e6892795b70d2ed51f9c026fa3b7.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b55\/3b9\/67a\/b553b967a18cb70ed338d4b4cb5224fc.png\" width=\"508\" height=\"393\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b55\/3b9\/67a\/b553b967a18cb70ed338d4b4cb5224fc.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>Remaining memory \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u043e. \u041f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043e\u0442 42 \u043a 48 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 remaining memory \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043a\u0430\u0447\u043a\u043e\u043c. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0436\u0435 \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f 6\/K \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432. Used memory \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e, \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 6\/K \u0438 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445 \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u043e\u0441\u044c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432. \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0414\u043b\u044f \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 3\/K \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0434\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f 3 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430 \/ 96 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432, \u0432\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0410\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f 4\/K \u0438 6\/K \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432. \u0412 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438 K = 96.<\/p>\n<h4>\u0412\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u041a\u043e\u0434:<\/h4>\n<pre><code class=\"python\">SHAPE = (512, 512, 3) input = keras.Input(shape=SHAPE, batch_size = 1) branches = [] for i in range(5):    branches.append(layers.Conv2D(3, 3, padding=\"same\")(input)) output = tf.keras.layers.Add()(branches) model = keras.Model(input, output, name=\"my_model\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u043b\u0443\u043a\u043e\u0432\u0438\u0446\u0443, (\u0441\u043c. \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a):<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f48\/1cc\/00f\/f481cc00fa22edd9242b28387d1c0c73.png\" width=\"974\" height=\"1217\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f48\/1cc\/00f\/f481cc00fa22edd9242b28387d1c0c73.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430 \u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 used + remaining memory = const. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u0435\u0442\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442. \u0412 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e 80 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432, \u0432\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c.<\/p>\n<h4>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 <\/h4>\n<p>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 1x512x512x3, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0435\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">SHAPE = (512, 512, 3) input = keras.Input(shape=SHAPE, batch_size = 1) next = layers.Conv2D(3, 3, padding=\"same\")(input) branches = [] for i in range(2):    branches.append(layers.Conv2D(3, 3, padding=\"same\")(next)) output = tf.keras.layers.Concatenate()(branches) model = keras.Model(input, output, name=\"my_model\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f55\/895\/08b\/f5589508b1f575c916bfee4ab9eb28e0.png\" width=\"339\" height=\"580\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f55\/895\/08b\/f5589508b1f575c916bfee4ab9eb28e0.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/921\/c09\/18b\/921c0918bb5137835a195807882b83c5.png\" width=\"500\" height=\"391\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/921\/c09\/18b\/921c0918bb5137835a195807882b83c5.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/ebf\/75d\/ca0\/ebf75dca05210946ef7669cac90a178f.png\" width=\"432\" height=\"376\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ebf\/75d\/ca0\/ebf75dca05210946ef7669cac90a178f.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u044b \u043e\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432. \u041a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 40 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0442\u0451\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043b\u043e\u043c\u0430\u043c\u0438, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0430\u044f\u0441\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u043a\u043e \u043f\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c. \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0434\u043b\u044f 35 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0441\u0438\u043b\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0430\u0439\u043c\u0430\u0443\u0442, \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0435\u0433\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c. <\/p>\n<h4>\u0421\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 <\/h4>\n<p>\u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e used \u0438 remained memory \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0441 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u043c \u0441\u043b\u0438\u0442\u0430\u044f (fused) \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0418\u0437 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b ReLu \u2013 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0432\u043b\u0438\u044f\u043b\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 tanh \u0438 sigmoid \u2013 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432 2 \u0440\u0430\u0437\u0430. <\/p>\n<h4>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 ResizeBilinear<\/h4>\n<p>\u0412 <a href=\"https:\/\/coral.ai\/docs\/edgetpu\/models-intro\/#supported-operations\">\u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435<\/a> \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e: \u00abDepending on input\/output size, this operation might not be mapped to the Edge TPU to avoid loss in precision\u00bb. \u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0430 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 edge TPU. \u0412 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u2013 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u0431\u0435\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432 \u0445\u0443\u0434\u0448\u0435\u043c \u2013 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/google-coral\/edgetpu\/issues\/31\">\u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f<\/a> \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u0443\u043c\u0435 \u00abEdgeTPU \u2014 ResizeBilinear only for small Models?\u00bb. \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043b\u0438\u0446 \u0434\u0430\u043d 9 \u0434\u0435\u043a\u0430\u0431\u0440\u044f 2019:  <\/p>\n<blockquote>\n<p>Yes, ResizeBilinear operation is mapped to CPU in specific cases. As we cannot disclose how this happens, i can tell you why. Compiler rejects mapping the ops to EdgeTPU if loss of precision is higher than threshold. Team is working to resolve this and will be updated in our next release.<\/p>\n<p>The reason for runtime error could be due different version of tensorflow. We recommend to use tf 1.15. Please check it, if you are using tf 2.0 or tf 1.15 nightly try to downgrade and run the model.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0417\u0430\u0431\u0430\u0432\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 (\u043f\u043e\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0444\u043b\u043e\u0443 \u0434\u043e 1.15) \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430: <\/p>\n<pre><code>AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.api._v1.keras.layers' has no attribute 'Resizing'<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430, ResizeNearestNeighbor, \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439, \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430 Google Coral.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0427\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0442\u0435\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0435\u0451 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b. \u0412 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0441\u0447\u0435\u0440\u043f\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u00ab\u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443\u00bb \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0441\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0432\u0435\u0442\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b Resize \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445, \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043d \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0443\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u0432\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 Google Coral. <\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u0435\u043c\u0441\u044f, \u043d\u0430\u0448 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<br \/> \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u00ab\u0443\u0437\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430\u00bb, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435<br \/> \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<br \/> \u0434\u043b\u044f Google Coral.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 1. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"bash\"># \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 edgetpu curl https:\/\/packages.cloud.google.com\/apt\/doc\/apt-key.gpg | sudo apt-key add \u2013 echo \"deb https:\/\/packages.cloud.google.com\/apt coral-edgetpu-stable main\" | sudo tee \/etc\/apt\/sources.list.d\/coral-edgetpu.list sudo apt-get update sudo apt-get install edgetpu-compiler  # tensorflow sudo pip3 install tensorflow==2.3.1 \u2013upgrade  sudo pip3 install tensorflow_datasets  # onnx sudo pip3 install onnx onnx_tf onnx-simplifier  # openvino sudo pip3 install openvino-dev  # openvino2tensorflow sudo pip3 install openvino2tensorflow --upgrade<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 2. Post-training integer quantization<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">def my_data_gen():    \u2026    tensor = \u2026    \u2026    yield [tensor]  filepath = \u201cmy_model\u201d out_filename = \u201cqmodel.tflite\u201d  converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(filepath) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] converter.representative_dataset = my_data_gen converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8] converter.experimental_new_converter = True converter.target_spec.supported_types = [tf.int8] converter.inference_input_type = tf.int8 converter.inference_output_type = tf.int8 quant_model = converter.convert()  with open(out_filename, 'wb') as f:    f.write(quant_model)<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><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\/company\/kryptonite\/blog\/660505\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/kryptonite\/blog\/660505\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p><em>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0410\u043d\u0442\u043e\u043d \u0420\u0430\u0441\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u044b \u0441 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 \u00a0\u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u00ab\u041a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043d\u0438\u0442\u00bb \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Google Coral \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u0442\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435. <\/em><\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435. \u0418\u0445 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442, \u0430 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0412 \u0440\u044f\u0434\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430\u0445 (\u0430 \u0442\u043e \u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430\u0445) \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c edge computing \u2014 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u00ab\u043d\u0430 \u043a\u0440\u0430\u044e\u00bb \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c USB \u0438\u043b\u0438 PCIe, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u043e\u0432, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0418\u0418-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445, \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043c \u0418\u0418. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u044b \u0438 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0439\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u044b \u0441\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0441\u0445\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 (ASIC), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e- \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 (TPU \u2014 Tensor Process Unit). \u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 Edge AI \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u2014 Google Coral. \u0423\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 Google Coral \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c-\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445: \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043b\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 (Coral Dev Boards) \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 USB-\u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f, \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0444\u043b\u044d\u0448\u043a\u0443 (Coral USB Accelerator). \u0412\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u2014 Google Edge TPU, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 (\u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441, \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f). <\/p>\n<p>\u00ab\u0418\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438\u00bb Google Coral \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 TensorFlow. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043d\u0430\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u2014 PyTorch. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043d\u0451\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 Google Coral. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u00ab\u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0445\u00bb, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a: \u00ab\u0441\u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a TensorFlowLite \u0438 \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e EdgeTPU Complier\u00bb. \u041f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0443\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0443\u0436 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0443 \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432 Google Coral, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u00a0<\/p>\n<p>\u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0435\u0451 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 Google Coral.<\/p>\n<h3>Google Coral \u2014 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h3>\n<p>\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 Google Coral, \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0430 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430\u043c. \u041e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u0430\u043b\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p> <u>\u0427\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435:<\/u> <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/coral.ai\/models\/\"><u>\u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/coral.ai\/docs\/edgetpu\/compiler\/#parameter-data-caching\"><u>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 8\u041c\u0431 \u043d\u0430 \u043a\u044d\u0448<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/coral.ai\/docs\/edgetpu\/models-intro\/#model-requirements\"><u>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/u><\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b (uint8 \u0438\u043b\u0438 int8);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a bias) \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043d\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 3-\u0445 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 1;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/coral.ai\/docs\/edgetpu\/models-intro\/#supported-operations\">\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0423\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u0436\u0435 success stories: \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Coral \u0441 <a href=\"https:\/\/arboook.com\/arcv\/sravnenie-realizatsij-google-coral-tflite-openvino-movidius-dlya-fitnesa\/\">\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c<\/a> \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u0442\u043d\u0435\u0441\u0430.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 <a href=\"https:\/\/github.com\/google-coral\/edgetpu\/issues\/279\">MIRNet<\/a>. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e 64&#215;64.<\/p>\n<p>\u00a0<u>\u0427\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435:<\/u><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0441 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/recognitor\/blog\/468421\/\">\u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c<\/a> embedded \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0443\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 Coral. (\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0451-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/recognitor\/blog\/524980\/\">\u00ab\u041a\u0430\u043a \u0437\u0430\u043f\u0438\u0445\u043d\u0443\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043a\u0443 \u0432 \u043a\u043e\u0444\u0435\u0432\u0430\u0440\u043a\u0443\u00bb<\/a>. \u0412 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043a \u043d\u0435\u0439 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/recognitor\/blog\/524980\/#comment_22234632\">\u0434\u0430\u043d\u0430<\/a> \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b <a href=\"https:\/\/github.com\/PINTO0309\/openvino2tensorflow\">\u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0435\u0440<\/a> OpenVINO -> TensorFlow, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0418\u0437 PyTorch \u0432 TensorFlow<\/h2>\n<h4>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f   <\/h4>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 PyTorch \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043f\u043e\u0434 Google Coral. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 ONNX (<a href=\"https:\/\/github.com\/sithu31296\/PyTorch-ONNX-TFLite\"><u>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 Github<\/u><\/a>):<\/p>\n<p>Pytorch \u2192 ONNX \u2192 TensorFlow lite \u2192 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (tflite) \u2192 Coral<\/p>\n<p>(NB: \u0412 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2013 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 uint8 \u0438\u043b\u0438 int8. \u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 Google Coral. \u041d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u0430 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2013 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f).<\/p>\n<p>\u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u043a \u00ad\u2013 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b \u0432 PyTorch \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 NCHW (N &#8212; \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432, C &#8212; \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432, H \u2014 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430, W \u2014 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430), \u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0432 TensorFlow \u2013 NHWC. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043a\u0430 (Conv2D \u0441\u043b\u043e\u0439) \u0432 TensorFlow \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0438 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0448\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0435\u0440\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 (Transpose \u0441\u043b\u043e\u0439) \u0434\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043a\u0438. \u0425\u043e\u0442\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f Transpose \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f EdgeTPU, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 edgetpu_compiler \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u043f\u043e\u0442\u044b\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e \u043d\u0435\u0451. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 transpose \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0432\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0432 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u0442\u0435\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.\u00a0 <\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/openvinotoolkit\/openvino\">OpenVINO<\/a>.<\/p>\n<p>PyTorch \u2192 ONNX \u2192 OpenVINO \u2192 Tensorflow (saved model) \u2192 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (tflite) \u2192 Coral<\/p>\n<p>\u041e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/qiita.com\/PINTO\/items\/ed06e03eb5c007c2e102\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. <\/p>\n<p>\u0412\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e 1. <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442:<\/p>\n<p>1) \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 PyTorch \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 ONNX \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 torch.onnx.export, \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">    onnx_filename = \"model.onnx\"     torch.onnx.export(         model,                   # PyTorch Model         dummy_input,             # Input tensor         onnx_filename,         # Output filename         opset_version=12,        # Operator support version         input_names=['input'],   # Input tensor name (arbitary)         output_names=['output'], # Output tensor name (arbitary)         do_constant_folding = True         )<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u00abdummy_input\u00bb \u2014 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 1xCxHxW. \u041e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0438 \u0442\u0438\u043f\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c. \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u00abopset_version\u00bb \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041d\u0430 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f 13, \u043d\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 11-12.<\/p>\n<p><em>\u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/em><\/p>\n<p>Google Coral \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 LeakyReLu. \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0441\u043e\u0431\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0435\u0451 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 ReLu. \u041b\u0438\u0431\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c LeakyReLU, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 PReLu.<\/p>\n<p>ONNX \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0438 InPlaceABNSync, \u0438\u0445 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 BatchNorm2d + \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432 \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430. \u041d\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 InPlaceABNSync \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443, \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0432\u0430\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430.<\/p>\n<p>2) \u0423\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/daquexian\/onnx-simplifier\">onnx simplifier<\/a>.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438: \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0442\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435. \u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0435\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0439. <\/p>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python3 -m onnxsim &lt;model filename> &lt;optimized model filename><\/code><\/pre>\n<p>3) \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 ONNX \u0432 OpenVINO. \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043e\u0442 NCHW \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 Pytorch \u0432 NHWC \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 TensorFlow \u0438 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">mo --input_model &lt; optimized model filename> --output_dir &lt;directory name><\/code><\/pre>\n<p>4) \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 OpenVINO \u0432 saved model (\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f TensorFlow). \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/PINTO0309\/openvino2tensorflow\">openvino2tensorflow<\/a>, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/recognitor\/blog\/524980\/#comment_22234632\">\u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f<\/a> \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435.<\/p>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">openvino2tensorflow --model_path &lt;vino_path\/model.xml> --model_output_path &lt;final_path> --output_saved_model<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0435 &#8212;model_path \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e, \u0430 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0444\u0430\u0439\u043b\u0443 *.xml, \u0430 \u0432 &#8212;model_output_path \u2013 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0432, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0434\u043b\u044f edge TPU. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e, \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0432 edge TPU \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u044d\u0442\u0430\u043f\u043d\u043e. <\/p>\n<p>5) \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 saved model \u0432 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e TFlite \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f post-training integer quantization. \u041a\u043e\u0434 \u0434\u0430\u043d \u0432 \u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 2. <\/p>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e post-training quantization \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c N \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 1xHxWxC, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0443 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e N. \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u00ab\u0441\u044b\u0440\u044b\u0435\u00bb \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433\u0443, \u0442\u043e \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c) \u0438 \u0447\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 N \u2013 \u0442\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432. \u0426\u0435\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u2013 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0435\u0440 \u00ab\u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u00bb \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u044b \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u0432 uint8\/int8. <\/p>\n<p>6) \u041a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434 edge TPU:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">edgetpu_compiler &lt;model.tflite><\/code><\/pre>\n<p><em>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435<\/em>: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0444\u043b\u0430\u0433\u043e\u043c -m. \u0412 \u0440\u044f\u0434\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u044b \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 11) \u0440\u0430\u043f\u043e\u0440\u0442\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0431 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u043c \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u0430, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u2013 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u043b\u043e\u0433, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u2013 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p><u>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b:<\/u><\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f Google Coral \u00ab\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u00bb \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0440\u044d\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a TensorFlow, \u0432\u043e<br \/> \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c,<br \/> \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 PyTorch. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0443\u0434\u043e\u0435\u043c\u043a\u0438\u043c \u0438<br \/> \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0439\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c<br \/> \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438,<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\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-331862","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/331862","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=331862"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/331862\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=331862"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=331862"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=331862"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}