的webminardemowithbvlc_googlenet中描述的整个循环。我成功加载了tensorflow docker容器以及编译器阶段，但我找不到tensorflow量化的工具/脚本。 （例如，您的webminar演示包含文件
2018-10-10 11:52
在这个高度依赖图像的时代，英特尔® FPGA 可利用 OpenCL™ 平台满足巨大的图像处 理和分类需求简介从 2015 年到 2020 年，互联网视频流量将增长四倍。[1] 鉴于可视数据的爆炸性增长， 找到有效的图像排序、分类和识别方法变得至关重要。卷积神经网络（CNNs）是一种基 于人脑功能的机器学习方法，通常用于图像分析。软件可将图像分为多个部分（通常采 取重叠操作），然后通过分析图像形成可视空间的整体示意图。该流程需要采用多个复 杂的数学运算步骤以分析、比较和识别图像，同时保持较低的错误率。开发人员使用计算密集型算法创建 CNN，并在各种平台上对其进行实施。本白皮书介绍 了 CNN 在英特尔® Stratix® 10 FPGA 上的实施方案。对于大批量任务，该方案能以每瓦 每秒 70 幅图像的速度每秒处理 14,000 幅图像；对于批量大小为 1 的任务，该方案能 以每瓦每秒 18 幅图像的速度每秒处理 3,015 幅图像。† 这些数字表明，英特尔 Stratix 10 FPGA 在处理大批量任务时完全可媲美其他高性能计算（HPC）器件（如 GPU）， 在处理小批量任务时则比其他器件更快。
2019-07-17 06:34
MATLAB支持的模型有哪些呢？如何使用MATLAB帮助相关人员执行深度学习任务呢？
2021-11-22 07:48
随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。同时，人工智能、高性能数据分析和金融分析等计算密集型领域的兴起，对计算能力的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。
2019-10-23 07:17
卷积神经网络的层级结构 卷积神经网络的常用框架
2020-12-29 06:16
专门针对Arm嵌入式设备优化的神经网络推理引擎Tengine + HCL，不同人群的量身定制
2021-01-15 08:00
基于RK3399ProD的人工智能开发板深度学习课程分享
2022-02-11 08:54
。CNN 网络生成器功能的完善也为新的网络架构和拓扑提供了支持，如 SegNet 及 GoogLeNet 与 ResNet 等其它网络结构以及高级网络层(图 2)。此外，一键启用也让预训网络转换成优化
2017-12-21 17:11
12．4．5GoogleNet模型简介与实现12．5循环神经网络12．5．1RNN中的核心概念12．5．2实现基础RNN模型12．5．3LSTM单元简介与实现12．5．4GRU简介与实现
2021-12-31 20:46
一、前言前面结合神经网络简要介绍TensorFlow相关概念，并给出了MNIST手写数字识别的简单示例，可以得出结论是，构建的神经网络目的就是利用已有的样本数据训练网络的权重和偏置，使神经网络最终能拟合或逼近现实世界中事物或现象的数学模型，故样本数据大，可以覆盖事物或现象所有特征时，可以越准确的识别事物，这也是大数据时代，数据是燃料的观点。TensorFlow是一个神经网络软件框架，通过构建计算图，执行计算图方法来运行神经网络，前文示例中也是先构建计算图即构建神经网络隐藏层和输出层，再启动会话执行计算图。TensorFlow上线至今发行了几个API版本，每更新一次版本时，API要重新学一次，对比FaceBook的动态的pytorch框架，TensorFlow这点确实让人诟病，当然TensorFlow在训练网络阶段的速度相对更快。目前，Google于2019.03发行了TensorFlow2.0Beta版本，同pytorch一样支持动态执行(TensorFlow2.0默认eager模式，无需启动会话执行计算图)，同时删除了杂乱低阶API，使用高阶API简单地构建复杂神经网络模型，本文主要分享用高阶API构建模型和数据集使用。
2020-11-04 07:49
