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こんにちは、cobaと申します。質問させていただきます。
GR-peachにてCNNを用いた画像の識別を行いたいのですが、CNNの学習モデルをe-AIトランスレータにてトランスレート後にビルドを実行するとエラー [region RAM overflowed with Heap]が出ます。
学習モデルを簡素化したり、e-AIトランスレータの設定で「スピード優先」を「RAMサイズ優先」にすればこのエラーは解消されますが、学習モデルは簡素化したくないし、処理スピードも落としたくありません。
RAMの未使用領域を使えるようにするとか、セクションの割り付けなどの変更により解決する方法があれば、やり方等教えていただけないでしょうか?
すみません、バージョンについてなのですが、多分古いバージョンです。 e-AIトランスレータをお使いということで、がじぇるねのWebコンパイラでトランスレート→ビルドをしていると勘違いしていました。 がじぇるねのWebコンパイラの現時点の最新は「GR-PEACH_Sketch_V2.02」のテンプレートです。 使用環境はe2studioでしょうか?あるいはMbedオンラインコンパイラですか? サイズはがじぇるねWebコンパイラ、あるいはe2studioの場合、以下のように表示されます。インデントがずれてますが、左から2番目と3番目が使用するのが分かっているRAMサイズを示します。 text data bss dec hex filename 175508 2740 119912 298160 48cb0 lychee_sketch.elf
がじぇるねWebコンパイラでのe-AIトランスレータチュートリアルは以下に掲載しています。
http://gadget.renesas.com/ja/product/e-ai/mnist_tutorial.html