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# Install Build Tools $ pip install scons # Reload Environment $ source ~/.profile # Clone Compute Library $ git clone https://github.com/Arm-software/ComputeLibrary.git # or wget https://www.mobibrw.com/wp-content/uploads/2019/10/ComputeLibrary.zip # Enter ComputeLibrary folder $ cd ComputeLibrary # Build the library and the examples $ scons Werror=1 debug=0 asserts=0 neon=1 opencl=1 examples=1 os=linux arch=armv7a -j4 # Run on the Raspberry Pi $ export LD_LIBRARY_PATH=build/ # Download AlexNet # Install unzip $ sudo apt-get install unzip # Download the zip file with the AlexNet model, input images and labels $ wget https://armkeil.blob.core.windows.net/developer/developer/technologies/Machine%20learning%20on%20Arm/Tutorials/Running%20AlexNet%20on%20Pi%20with%20Compute%20Library/compute_library_alexnet.zip # or wget https://www.mobibrw.com/wp-content/uploads/2019/10/compute_library_alexnet.zip # Create a new folder $ mkdir assets_alexnet # Unzip $ unzip compute_library_alexnet.zip -d assets_alexnet $ PATH_ASSETS=./assets_alexnet $ ./build/examples/graph_alexnet 0 $PATH_ASSETS $PATH_ASSETS/go_kart.ppm $PATH_ASSETS/labels.txt |
题主你好，我的设备是树莓派4B(2GB)，我的树莓派安装了Raspbian Buster系统。我按照你的操作进行Alexnet的安装，在执行最后一行命令./build/examples/graph_alexnet的时候，树莓派报错说是没有opencl的环境，然后就不能进行下去了。我看参考链接里的文章要求装的是Ubuntu MATE系统，请问是不是系统的原因呢？以及按照你的命令过程安装之后应该如何使用Alexnet进行训练呢？求具体指教，谢谢！
最新的版本可能已经支持OpenCL了吧，当时编译的时候，是没有OpenCL支持的，因此只需要CPU是ARM的即可。当时执行的是CPU版本的，因此按照CPU的设置即可运行测试。这个当时只是推理，不是训练，训练的话，性能跟不上的。