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CNN唯一开源FPGA实现下载
AI100_小助手
2018-05-02 08:50:05
PipeCNN: An OpenCL-Based Open-Source FPGA Accelerator for Convolution Neural Networks
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/zuoph/10385538?utm_source=bbsseo
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CNN
唯一
开源
FPGA
实现
Pipe
CNN
: An OpenCL-Based Open-Source
FPGA
Accelerator for Convolution Neural Networks
毕业设计里的程序源码查重-Accelerating-
CNN
-with-
FPGA
:该项目在
FPGA
的帮助下加速了
CNN
计算,与CPU相比速度提高
毕业设计里的程序源码查重 Accelerate
CNN
computation with
FPGA
查看中文版教程请戳 ,更详细哦! 查看中文版教程请戳 ,更详细哦! 查看中文版教程请戳 ,更详细哦! This is an original tutorial, please indicate the source when it is reprinted : For a GPU version of this project, please refer to: The purpose of this project is to accelerate the processing speed of convolution neural network with the help of
FPGA
, which shows great advantage on parallel computation. It's also my bachelor graduation project, and I am glad to show you h
TF2:基于
FPGA
的
开源
深度学习推理引擎
浪潮深度学习推理加速器TF2 TF2社区 TF2 TF2是由浪潮AI和HPC开发的基于
FPGA
计算平台的深度学习推理加速器。 可以支持各种通用的深度神经网络。 我们提供的工具包可轻松将流行的深度学习框架(例如Pytorch,TensorFLow和Caffe)中的模型加载到TF2中。 无需任何代码级
FPGA
开发工作,就可以将经过预训练的深度学习模型编译到
FPGA
中,这对于
FPGA
上的AI推理应用而言可以是一种敏捷的解决方案。 有关我们的论文,请参见链接 :基于
FPGA
上模型压缩的深度学习推理加速器 TF2加速器由两部分组成:转换套件和运行时引擎。 TransForm套件 Transform Kit是用于模型优化和转换的工具,具有模型压缩,修剪和量化等模块。TransformKit旨在减小模型数据的大小并简化数学计算。 另外,还可以在转换套件中完成计算节点融合,以通过将多个计算节点集成为一个
matlab精度检验代码-
cnn
_grinder:
CNN
-Grinder工作流程项目文件
matlab精度检验代码
CNN
磨床 关于
CNN
-Grinder是模板驱动的工作流程,可用于将对移动设备友好的
CNN
的算法描述转换为用于对低端,低成本
FPGA
SoC进行编程的高级综合(HLS)C / C ++代码。 使用HLS方法是为了加速
CNN
中最典型的图层类型(例如卷积和最大池),并生成适用于移动嵌入式(边缘)应用程序的加速
CNN
。 该项目使用已经针对移动应用程序(例如SqueezeNet v1.1和ZynqNet)进行了优化的
CNN
,并遵循一种允许将
CNN
映射到低端,低成本
FPGA
SoC的方法。 为此,使用了各种软件工具,例如: 用于获得
CNN
模型描述及其参数的Caffe机器学习框架 Matcaffe Caffe界面,用于在Matlab中使用Caffe Matlab软件工具,用于: 针对Caffe的
实现
测试自定义
CNN
层
实现
重塑
CNN
模型参数(数据格式)以适合HLS
实现
将重塑后的图层参数和输入导出到二进制文件以供C / C ++
实现
使用 Ristretto工具,建立在Caffe之上,用于: 在
CNN
网络参数和激活上应用量化以减少其位宽,而不会影响模型的准确性 在准确性方面
矩阵位移法matlab代码-
CNN
Accelerate:第三届
FPGA
创新大赛-加速视觉处理小组
矩阵位移法matlab代码 - 第三届
FPGA
创新大赛-加速视觉处理小组
FPGA
加速
CNN
参考资料:
CNN
的 C 语言
实现
图像处理,像素值/255 电脑端运行 1.92s 第一层-卷积 卷积核大小 5*5 有 6 个卷积核 卷积输入层数 1 层 卷积输出层数 6 层 第一层操作顺序:卷积-激活 第二层-池化 池化大小 2*2 池化输入层数 6 层 池化输出层数 6 层 第二层操作顺序:平均池化 第三层-全连接 卷积核大小 5*5 卷积输入层数 6 层 卷积输出层数 12 层 第一层操作顺序:卷积-激活 第四层-第二次池化 池化大小 2*2 池化输入层数 6 层 池化输出层数 6 层 第四层操作顺序:平均池化 第五层-激活输出层 第五层操作顺序:全连接-激活 图像灰度处理 使用 Matlab 的 rgb2gray 函数进行灰度处理: rgb2gray 通过计算 R、G 和 B 分量的加权和,将 RGB 值转换为灰度值,一下是 MATLAB 文件中的说明: 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B 这些权重与 rgb2ntsc 函数用于计算 Y
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