摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主要实现用flask搭建tensorflow模型推理服务器。实现了tensorflow模型在服务器端计算方案，并提供相关示例源代码。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主要实现用flask搭建tensorflow模型推
转载
2024-05-08 12:31:04
66阅读
FPGA开发流程
先整体介绍，在分析模板化过程，了解BSP在其中的作用
FPGA VS 专用芯片、CPU、DSP芯片
共性：
› FPGA+BSP = 与用芯片+SDK = CPU+内核
› 硬件上：实现各种数据/控制接口，FPGA的接口是可编程的；
› 功能上：处理被提取的数据，FPGA的处理带宽是可以仸意设计的；
› 软件上：封装各种函数接口，FPGA内部的寄存器均是可开放的。FPGA
转载
2024-10-29 06:13:20
34阅读
来自社交媒体和物联网的图像、视频和语音数据的持续增长推动了对分析方法的需求，以便这些数据可以理解和操作。 数据分析通常依赖于机器学习（ML）算法。 在ML算法中，深度神经网络（DNN）为重要的图像分类任务提供了最高的精度，而日渐广泛采用。 在最近的FPGA国际研讨会上（ISFPGA），英特尔加速器架构实验室（AAL）的Eriko Nurvitadhi博士介绍了他的研究——对于加速下一代深度学习，
转载
2024-09-24 07:46:11
82阅读
推荐PyTorch Serve：实时模型部署与管理的利器项目地址:https://gitcode.com/pytorch/servePyTorch Serve 是一个由 PyTorch 团队开发的强大工具，主要用于简化和加速机器学习模型的生产环境部署。它提供了一个灵活且高效的框架，使开发者能够轻松地将训练好的 PyTorch 模型转化为高性能的服务。项目简介PyTorch Serve的主要目标是降
转载
2024-06-21 07:32:04
133阅读
# 深度学习部署到FPGA上的探讨
随着深度学习技术的快速发展，其在各个领域中的应用越来越广泛。然而，传统的CPU和GPU在执行深度学习模型时面临能耗和延迟的问题。为了降低这些问题，FPGA（现场可编程门阵列）逐渐成为一种受欢迎的选择。本文将探讨如何将深度学习部署到FPGA上，包括实现示例和一些实践建议。
## FPGA概述
FPGA是一种可编程的硬件器件，能够根据具体需求定制其内部电路。与
原创
2024-09-06 04:18:48
1099阅读
一、背景 笔者最近新入手了树莓派3B+,一直非常喜欢算法。准备用树莓派3B+来跑Tensorflow，玩一玩使用以下大谷歌的机器学习算法框架。另外同样类似的主流算法有百度的PaddlePaddle、Facebook的caffe 2、keras等。本次主要介绍Tensorflow。主要分为Tensorflow在Win10部署 ，以及在树莓派3B+上的部署两大系列。 二、Tensorflow在Win1
转载
2024-08-30 15:09:36
54阅读
目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的下面需要下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 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上一节我们介绍了如何对一个离线模
转载
2023-11-13 11:47:55
179阅读
网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程，但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端，不讲如何训练，而实际上在部署的时候，需要知道训练模型时预处理的细节，这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题。因此，本文会记录从PC端训练、导出到安卓端部署的各种细节。欢迎大家讨论、指教。PC端系统：Ubuntu14tensorflow版本：tensroflow1.14安卓版
转载
2024-01-09 22:50:10
42阅读
目录1、什么是YOLOV42、YOLOV4结构解析 2.1、主干特征提取网络Backbone3、特征金字塔4、YoloHead利用获得到的特征进行预测5、预测结果的解码6、在原图上进行绘制7、YOLOV4的训练 7.1、YOLOV4的改进训练技巧 &
FPGA是在PAL、PLA和CPLD等可编程器件的基础上进一步发展起来的一种更复杂的可编程逻辑器件。它是ASIC领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路有限的缺点。由于FPGA需要被反复烧写，它实现组合逻辑的基本结构不可能像ASIC那样通过固定的与非门来完成，而只能釆用一种易于反复配置的结构，查找表-Look Up Table,LUT，可以很好地满足这一要求。目
前言 当一个TensorFlow模型训练出来的时候，为了投入到实际应用，所以就需要部署到服务器上。由于我本次所做的项目是一个javaweb的图像识别项目。所有我就想去寻找一下java调用TensorFlow训练模型的办法。 由于TensorFlow很久没更新的缘故，网上的博客大都是18/19年的 ...
转载
2021-08-01 19:26:00
1037阅读
2评论
概述当我们要去部署和测试深度学习models时，我们经常需要一个比较便利和接口方便的web server，这样我们只需要专注在Model本身即可，通过web server一方面不仅可以进行调试和测试， 另外一方面还可以将自己的成果输出给第三方和用户去体验深度学习带来的便利。大家经常使用的(以TensorFlow为主):TensorFlow ServingTensorFlow Models + we
转载
2024-10-28 20:10:09
48阅读
前言在使用Pytorch训练模型的时候，经常会有在GPU上保存模型然后再CPU上运行的需求，在实验的过程中发现在多GPU上训练的Pytorch模型是不能在CPU上直接运行的，几次遇到了这种问题，这里研究和记录一下。模型的保存与加载例如我们创建了一个模型：model = MyVggNet()如果使用多GPU训练,我们需要使用这行代码：model = nn.DataParallel(model).cu
转载
2023-11-11 15:13:42
149阅读
FPGA实现BP神经网络正向传播过程本篇文章不是用FPGA去加速神经网络的训练过程，个人以为训练过程在GPU上进行已经可以达到一个比较理想的速度了，但是把训练完成的模型嵌入到FPGA里还是有不少工作可以做的。这里就一个简单的两输入六个输出的三层BP神经网络训练好的模型为例，将训练完成的模型用FPGA实现。整个过程主要有三个问题：①神经网络中大量乘法器消耗FPGA资源的问题；②神经网络中的权值参数为
转载
2023-08-12 12:35:54
203阅读
文章目录ZYNQPYNQ参考资料 既然PYNQ就是python + Zynq，是便于zynq的PS端的开发的，那这俩玩意到底有多大区别呢。ZYNQZynq-7000可扩展处理平台是采用赛灵思新一代FPGA（Artix-7与Kintex-7FPGA）所采用的同一28nm可编程技术的最新产品系列。可编程逻辑可由用户配置，并通过“互连”模块连接在一起，这样可以提供用户自定义的任意逻辑功能，从而扩展处理
转载
2023-12-27 22:49:43
104阅读
[FPGA]基于Qsys的第一个Nios II系统设计 (2013-12-12 21:50:08)转载▼分类： 嵌入式[FPGA]基于Qsys的第一个Nios II系统设计一、基本说明1、软件平台：Quartus II 13.0(64-bit)Nios II 13.0 Software Build Tools for Eclipse2、硬件平台：Altera Cycl
转载
2024-07-23 13:20:31
65阅读
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
转载
2024-10-24 17:07:46
151阅读
TensorFlow Lite 是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。 按照官方的说法，TensorFlow Lite 是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和 loT 设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。 所以在设计之初，Tensorflow Lite没有打算在Windows端进行部署的，但是最近它提供了CMakeLists.txt编译脚本，因而可以将其编译为动态库以在Window
转载
2024-04-23 10:03:50
119阅读
摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的TensorFlow Serving部署。本文主要实现用TensorFlow Serving部署tensorflow模型推理服务器。实现了tensorflow模型在服务器端计算方案，并提供相关示例源代码。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主
转载
2024-05-09 10:58:28
65阅读
一、复习：递归的两个特点：1、调用自身。2、结束条件。 1 1.def func1(x)
2 print(x)
3 func1(x-1)
4
5
6 2.def func2(x)
7 if x>0:
8 print(x)
9 func2(x+1)
10
11
12 3.def func3(x)
13 if x>
