Pytorch框架学习3 文章目录Pytorch框架学习31.模型创建与nn.module1.1模型创建步骤1.2 nn.Module2.模型容器与AlexNet构建2.1容器2.2AlexNet3.nn网络层之卷积层3.1 1d/2d/3d卷积3.2 卷积-nn.Conv2d()3.3 转置卷积-nn.ConvTranspose4.nn网络层之池化层，线性层，激活函数层4.1 池化层4.2线性层
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2024-10-09 21:31:31
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2018.5 - 2019.1 基于FPGA平台的目标检测网络实现，将目标检测模型实现为c++代码，成功通过HLS工具部署于FPGA平台上，实现公交摄像头画面中人头的检测。目录一、项目背景1.1 公司背景1.2 应用背景1.3 技术路线二、python端
# PyTorch与FPGA的结合：加速深度学习应用
随着深度学习技术的快速发展，模型的计算复杂性和需求也在不断增加。在这个背景下，FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活且高效的硬件加速解决方案，逐渐受到关注。本文将探讨如何将PyTorch与FPGA结合，以加速深度学习应用。
## FPFA简介
FPGA是一种可编程的硬件，能够在设计后通过软件进行配置。与传统的CPU和GPU相比，FPGA
原创
2024-08-18 04:02:53
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Xilinx FPGA实现LSTM算法时对ROM的初始化将pytorch框架的权重矩阵以定点数补码的形式导入到FPGA中 文章目录Xilinx FPGA实现LSTM算法时对ROM的初始化1. pytorch框架中的LSTM2. 初始化一个RNN模型3. 初始化ROM的coe文件格式4. 将参数转换为补码，并且输出到coe文件5. 配置一个ROM6. 结论7. 代码 1. pytorch框架中的LS
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2023-10-23 21:43:25
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多数FPGA开发者都习惯图形化界面(GUI)。GUI方式简单易学，为小项目提供了一键式流程。然而，随着FPGA项目越来越复杂，在很多情况下GUI工具就阻碍了工作效率。因为GUI工具不能对整个开发过程提供足够的灵活性和控制。另一方，GUI工具本身会占用很大一部CPU资源和内存。脚本语言的选择在IC和FPGA的最常用的是TCL，Perl以及Shell。除此之外，还有可能用到其他的脚本语言。比如，Xil
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2024-06-27 06:36:07
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1、问题：使用vivado 2018.3对开发的例程进行仿真时出现问题：ERROR [Common 17-69] Command failed. Simulation for PR Flow is not supported 如下图所示：分析及解决：这个问题主要是PR（Partial Reconfiguration，局部重配置）流不支持仿真，其中，PR的相关知识请参考该篇文章：谈谈赛灵思的局部重配
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2024-10-24 17:07:46
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Modelsim仿真 目录Modelsim仿真（一）Modelsim仿真基础知识知识准备1.仿真分类2.RTL级与门级3.Testbench与HDL文件的关系步骤（二）tb文件编写（三）手动仿真（四）联和仿真手动仿真与联和仿真区别 （一）Modelsim仿真基础知识知识准备 我们知道进行FPGA开发的时候，用的某家的芯片，都会用这家的开发环境，他们都有自己的
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2023-12-15 10:58:28
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FPGA的内部结构主要包含六大部分，分别是：可编程的输入输出IO口、可编程的逻辑单元、底层嵌入式功能单元、嵌入式块RAM、布线资源和硬核。以下是具体的介绍。可编程的输入输出IO口：可以使用软件配置成不用的电气标准和物理特性，比如可以调整上下拉电阻、匹配电阻等特性，使用灵活。可编程逻辑单元：是可编程逻辑的主体，可以根据设计灵活地改变内部连接与配置，从而完成不同的逻辑功能，FPGA一般都是基于SRAM
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2024-04-02 10:42:00
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多数FPGA开发者都习惯图形化界面（GUI）。GUI方式简单易学，为小项目提供了一键式流程。然而，随着FPGA项目越来越复杂，在很多情况下GUI工具就阻碍了工作效率。因为GUI工具不能对整个开发过程提供足够的灵活性和控制。另一方，GUI工具本身会占用很大一部CPU资源和内存。 脚本语言的选择在IC和FPGA的最常用的是TCL，Perl以及Shell。除此之外，还有可能用到其他的脚本语言。比如，Xi
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2024-05-04 14:55:37
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在学习了这些天，fpga的用途大多是在硬件层面进行加速，它不适合进行浮点运算。最适合基于硬件的固有算法并行且高速的进行计算处理。目前在数据中心等地方进行硬件加速非常普遍，自己的发展领域是视觉，在视觉处理中适合对视频流做预处理加速，还是不适合搭载需要浮点运算的算法。一般arm配合fpga的使用更多，fpga对视频流进行复杂的预处理，预处理结束的图像由arm进行计算和结果输出显示。现有的商用场景有ai
PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。如上图所示，在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数及优化器，从而给大家带来清晰的机器学
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2024-02-01 21:13:53
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首先说IO standard：这个是用于支持对应不同的电平标准。FPGA IO口的电压由IO bank上的VCC引入。
一个bank上引入3.3V TTL电平，那么此时整个bank上输出3.3V的TTL电平。设置这个第一是为了和current
strength一起计算功率。第二个是用于在IO口上加载正确的上拉/下拉电阻。
只要你设置完成，Quartus会按照你的电平标准自动布线。
第二
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2023-08-29 23:49:28
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我与FPGA的渊源： 作为一个普通二本的电气自动化的学生，从大一开始自学单片机，搞搞3D打印，参加比赛。后来自己琢磨，搞这些不行，想想以后发展方向，想来想起，发现机器视觉是个很大的坑，有意思。果然不出我的意料，后面参加很多比赛都需要视觉处理。方向明确了，想想技术方向了，单片机肯定不行，像现在比赛和机器人用到很多就是openmv，是基于单片机开发的
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2024-09-07 22:27:35
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常见的FPGA都属于岛型FPGA，结构如下图所示。 FPGA的组成要素主要是：①逻辑块 ②IO块 ③开关块 ④连接块 ⑤布线通道 ⑥专用硬核块一、逻辑块商用FPGA的逻辑块主要是通过查找表(Look Up Table，简称LUT)、触发器和多路选择器组成，结构如下图所示：电路中的组合逻辑由LUT实现，比如上如所示的是一个4输入的LUT，它就能够实现4输入的组合逻辑。电路中的时序逻辑由触发
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2023-10-10 08:40:05
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在FPGA设计中，所有的算术运算符都是按照无符号数进行的。如果要完成有符号数计算，对于加、减操作通过操作通过补码处理即可用无符号加法完成。对于乘法操作，无符号数直接采用“*” 运算符，有符号数可提高定义输出为signed来处理。尽量不要使用有符号数与无符号数进行混合计算。因为只要有一个无符号数的运算单元，整个算法将成为无符号数计算。正数和负数处理时都是按照补码的形式处理，把这些补码理解为符号型还是
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2024-06-22 10:25:35
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# PyTorch代码移植到FPGA：简明指南
随着深度学习的广泛应用，针对特定硬件的模型优化变得越来越重要。FPGA（现场可编程门阵列）以其灵活性和高效性成为加速深度学习模型的重要选择。本文将介绍如何将PyTorch代码移植到FPGA，并提供相关代码示例帮助理解。
## PyTorch与FPGA的关系
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，具有灵活的动态计算图特性。它适用于许多应用场
虽然FPGA的功能很强大，但是并非所有的设计都会使用到这样的芯片。很多系统架构师在开始的时候会斟酌到底是使用FPGA还是其他的代替方案，例如GPGPU（通用的图形处理单元）。 由于GPGPU特有的架构和处理能力，在很多现代的设计中越来越受欢迎。从金融业的微分方程求解，到MATLAB这样的专业仿
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2023-12-18 22:16:47
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目前主流的FPGA仍是基于查找表技术的，已经远远超出了先前版本的基本性能，并且整合了常用功能（如RAM、时钟管理 和DSP）的硬核（ASIC型）模块。如图1-1所示（注：图1-1只是一个示意图，实际上每一个系列的FPGA都有其相应的内部结构），FPGA芯片主 要由6部分完成，分别为：可编程输入输出单元、基本可编程逻辑单元、完整的时钟管理、嵌入块式RAM、丰富的布线资源、内嵌的底层功能单元和内嵌专用
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2024-01-02 13:06:59
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Transformer结构图先放一张原论文中的图。从inputs到Poitional Encoding在前三部分中已经分析清楚，接下来往后分析。Pytorch中对Transformer的调用Pytorch将图1中左半部分的神经网络层用一个TransformerEncdoer(encoder_layer,num_layers)类进行封装，该类的传参有两个：TransformerEncoderLaye
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2023-09-26 21:57:37
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目录概述安装一、安装Anaconda二、安装CUDA（也可以不安装）（一）CUDA概述（二）安装三、安装pytorch（一）CPU版本（二）GPU版本概述PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是2002年诞生于纽约大学 的Torch。它是美国Facebook公司使用python语言开发的一个深度学习的框架，2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）在GitHub上
