基于低性能MCU的DP深度学习可研
待续...
“基于低性能MCU的DP深度学习可研” 的相关文章
解决tfClassifier训练报错的问题 修正后python 适用于tensorflow2.x python3.x
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Dec 29 19:21:08 2019@原作者: xiuzhang Eastmount CSDN@修改作者：ChanRa1n修正问题：TensorFlow版本低，学习速率过高，修正为0....
使用ZYNQ7010安装PYNQ，基于PaddleLite实现目标检测+图片分类
目前只使用HPS实现了目标检测和图片分类，现在正在尝试使用HS端加速卷积，，，步骤一、烧录PYNQ镜像到TF卡 略步骤二、ssh链接至开发板，使用apt-get安装依赖sudo apt-get update &&am...
ZYNQ7010在PYNQ环境下使用NPU加速神经网络推理
步骤一、链接ssh并上传NPU SDK 步骤二、插入NPU，并给NPU赋予权限sudo chmod 666 /dev/sg*步骤三、修改最大字节数find /sys/devices/ -name max_sectors -exec sh -c 'ech...
使用爱快Docker安装Paddle对Paddle生成的模型进行预测
文头先放上要使用的Python推理脚本。 # -*- coding: UTF-8 -*- import os import cv2 import time import threading from&nb...
