git clone https://github.com/Xilinx/Vitis-AI 构建基于 Pytorch-CUDA 的镜像 cd Vitis-AI/docker ./docker_build.sh -t gpu -f pytorch 验证是否安装成功 cd ../ ./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-pytorch-gpu:3.5.0.001-a350fc104
data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/opt/vitis_ai/conda/envs/vitis-ai-wego-torch/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataset.py", line 290, in __getitem__ return self.dataset[self.indices[idx]] File "/opt/vitis_ai/conda/envs/vitis-ai-wego...
Vitis 深入教程简介 在Github 上探索 60 多个综合性 Vitis 教程,涵盖硬件加速器、运行时和系统优化、机器学习等 自定义平台上的 Vitis AI 通过介绍构建硬件组件、自定义软件组件以及创建 Vitis 和 Vitis AI 就绪平台的要求和步骤,专注于如何在自定义嵌入式平台上启用 Vitis AI。
也就是说 WSL 挂载的工作目录为\\wsl.localhost\Ubuntu\home\<USER>\,在 WSL 中可键入cd /home/<USER>回到主工作目录。 Vitis-AI 的 GitHub 仓库位置在https://github.com/Xilinx/Vitis-AI,你可以直接拉取最新版,也可以拉取早期版本。你可以查看仓库分支选择合适的版本,下述步骤只适用于3.0或更高版本。 如...
在本教程中,我们将了解如何使用 Vitis-AI1.4 工具量化和编译预训练的 PyTorch 模型以在 Xilinx Kria KV260 SOM 上运行。然后我们将看看如何使用 Ubuntu 设置我们的 KV260,并安装 PYNQ DPU Overlay。这将允许我们使用Python代码在 KV260 上运行我们编译的模型。
文件类型: 用户指南 (User Guides) 本指南旨在描述 Vitis™ AI 开发套件,它属于全栈深度学习 SDK,适用于深度学习处理器。 下载链接: https://china.xilinx.com/support/documentation/sw_manuals/vitis_ai/1_3/c_ug1414-vitis-ai.pdfchina.xilinx.com/support/documentation/sw_manuals/vitis_ai/1_3/c_ug141...
Vitis AI RNN用户指南 本文提供了在Xilinx® 硬件平台上实现循环神经网络(RNN)的操作和参考信息。
1. 课程内容本套视频教程是ALINX公司基于Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC系列FPGA原创的视频教程,内容包含 裸机开发、Linux基础开发、Linux驱动开发、Vitis HLS开发、Vitis AI开发五大部分,详细讲述MPSoc系列FPGA芯片的各个部分开发的相关内容,视频基于ALINX公司自主设计
Running ResNet18 CNN Through Vitis AI 3.5 Flow for ML3.5In this Deep Learning (DL) tutorial, you will take a public domain CNN like ResNet18, already trained on the ImageNet dataset, and run it through the Vitis AI 3.5 stack to run ML inference on FPGA devices. You will use Keras ...
Vitis AI 基础篇 01. Docker 环境搭建 02. Vitis-AI 开发流程 03. 基于 Keras 框架的神经网络 训练 04. 调试工具 功能接口 ·开发板 产品参数 FPGA 芯片 芯片型号 XCZU19EG-2FFVC1760I 芯片CPU 4x ARM Cortex-A53, 1.333GHz;双核 Cortex™-R5, 533MHz ...