可见,他会首先搜索每层的最大值和最小值: 然后会根据找到的整体的最大最小值进行浮点转换,最后在keras_mnist/weights文件夹下将生成对应的权重文件keras_model_low_weights_digit_detector_rescaled.h5文件。 然后运行脚本r02_rescale_weights_to_use_fixed_point_representation.py: 在运行前排除一个坑,将1600行左...
Github:https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接: 没有下载不让举报,有办法的朋友麻烦举报一下 写在最前面的闲话: 前面我们用了很大的篇幅来说如何去做前期准备,实际上,在FPGA实现CNN最难的地方也就在于前期的设计与规划,后面的Verilog部署那就是体力活+经验活了,拼排流水的功底。所以...
原创教程,转载请联系作者并注明出处: https://github.com/WalkerLau源码地址: https://github.com/WalkerLau/Accelerating-CNN-with-FPGA最近发现很多小伙伴都想用FPGA加速卷积神经网络运算,而恰好我刚做完的…
地址:https://github.com/nachiket/papaa-opencl 以下图片源自Yufei Ma的Slide。 可以看到cnn算法主要由conv ,pooling,norm等几个部分组成。工作时将image跟weight灌进去,最终得到预测结果。 接下来拿profiler(比如perf)去分析下软件算法,找找热点和性能瓶颈。在cnn里面主要耗时的就是conv二维卷积了。性能瓶颈也主要在...
地址:https://github.com/nachiket/papaa-opencl 以下图片源自Yufei Ma的Slide。 可以看到cnn算法主要由conv ,pooling,norm等几个部分组成。工作时将image跟weight灌进去,最终得到预测结果。 接下来拿profiler(比如perf)去分析下软件算法,找找热点和性能瓶颈。在cnn里面主要耗时的就是conv二维卷积了。性能瓶颈也主要在...
https://github.com/LeoTheBestCoder/NTHU-ICLAB 这是清华大学IC LAB提供的一个非常详细的设计项目,逐步实现一个CNN,并附带测试项目。 下面是每一步的功能,并且每一步都有详细的设计文档。 最终实现:使用 CNN 进行数字分类 ES203-COA-CNN https://github.com/akcgjc007/ES203-COA-CNN ...
地址:https://github.com/nachiket/papaa-opencl 以下图片源自Yufei Ma的Slide。 可以看到cnn算法主要由conv ,pooling,norm等几个部分组成。工作时将image跟weight灌进去,最终得到预测结果。 接下来拿profiler(比如perf)去分析下软件算法,找找热点和性能瓶颈。在cnn里面主要耗时的就是conv二维卷积了。性能瓶颈也主要在...
Zynq/FPGA实现CNN手写数字(0-9)识别 main分支,降采样(112×112图像降采样到28×28图像)在PL侧进行; main_ps分支,降采样(112×112图像降采样到28×28图像)在PS侧进行; 基于Verilog与C,开发软件为Vivado 2018.3及Xilinx SDK 2018.3,硬件平台为zynq7010。 效果演示视频:Zynq/FPGA实现CNN手写数字识别_哔哩哔哩_bilib...
https://github.com/pratikpv/alexnet 该项目除了学习神经网络知识外,也在Xilinx FPGA上运行OpenCL给了详细的参考示例,链接如下: https://gitlab.com/Tango-DNNbench/Tango/tree/master/FPGA CNN_OPEN & DNN_PUF_FPGA 利用SystemVerilog生成Lenet模型,并在FPGA上进行综合和实现。
可以看到cnn算法主要由conv ，pooling，norm等几个部分组成。工作时将image跟weight灌进去，最终得到预测...