रास्पबेरी पीआई

Question

पर केरास के साथ थेनो मैं सफलता के बिना रास्पबेरी पी 3 (बी) पर केरस के साथ चलाने के लिए थानो को प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने बिना सफलता के उबंटू मेट और रास्पियन को ऑपरेटिंग सिस्टम के रूप में आजमाया। थेनो और Keras स्थापित करने के लिए मैं निम्नलिखित कदम उठाए हैं:

1. miniconda (ARMv7 वितरण) स्थापित करें
2. सभी थेनो निर्भरता Conda के माध्यम से (यदि संभव हो) (जैसा दिखाया है here) स्थापित करें, pip और apt-get
3. स्थापित करें थेनो
4. Keras

ऊपर उल्लिखित चरणों का काम स्थापित किसी भी मुद्दे के बिना। अगले चरण में, मैं एक छोटे से परीक्षण स्क्रिप्ट (test.py) जो

from keras.models import load_model 
model = load_model('model.hdf5') 

के माध्यम से एक पहले से ही बनाया मॉडल को लोड करता है बनाया जब मॉडल लोड किया जा रहा है, मैं निम्न त्रुटि

Segmentation fault (core dumped) 

तब मिलता है जब मैं इस चलाने

gdb python 
> run test.py 

मैं: मैं इतने पर इस उत्तर (What causes a Python segmentation fault?) निम्न समस्या की आगे जांच करने की कोशिश की,

Program received SIGSEV, Segmentation fault. 
0x76fd9822 in ??() from /lib/ld-linux-armhf.so.3 

अगले कदम मैं gdb खोल में भाग गया में:

> backtrace 

और

#0 0x76fd9822 in ??() from /lib/ld-linux-armhf.so.3 
#1 0x76fd983a in ??() from /lib/ld-linux-armhf.so.3 

मिला इस बिंदु जहां मैं किसी भी आगे नहीं जानता है और मैं चाहते हैं पूछें, अगर कोई मुझे इस मुद्दे को ठीक करने के तरीके पर एक दिशा में इंगित कर सकता है और रास्पबेरी पीआई पर चलाने के लिए कैरस + थैनो प्राप्त कर सकता है।

(मैं भी एक विकल्प के रूप TensorFlow की कोशिश की है, लेकिन एक ही मुद्दा हो रही है)

धन्यवाद एक बहुत।

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संपादित

मैं कुछ और अधिक जांच किया है। अगर मैं run Keras with TensorFlow समस्या को थोड़ा सा बदलना प्रतीत होता है। मैं फिर से GDB भाग गया, लेकिन त्रुटि अब numpy में होता है, विशेष रूप से libopenblas.so.0

Program received signal SIGSEV, Segmentation fault. 
0x75ead7cc in inner_thread() 
from /home/<path>/numpy/core/../../../../libopenblas.so.0 

इस मदद करता है में?

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संपादित 2

मैं Miniconda का उपयोग किए बिना सब कुछ स्थापित किया है और Keras TensorFlow के साथ अब काम करता है (लेकिन थेनो साथ नहीं अभी तक)।

Answer 1

अब समाधान के दौरान मिनीकॉन्डा से बचने का समाधान है।

आगे निदान करने के लिए, यह ld-linux-armhf.so के लिए सहायक होगा।3 और libopenblas.so.0 -g डीबग प्रतीकों उपलब्ध हैं।