当前位置:首页 > AI > 正文内容

基于低性能MCU的DP深度学习可研

chanra1n5年前 (2021-04-29)AI5748

待续...

扫描二维码推送至手机访问。

版权声明:本文由我的FPGA发布,如需转载请注明出处。

本文链接:https://myfpga.cn/index.php/post/191.html

分享给朋友:

“基于低性能MCU的DP深度学习可研” 的相关文章

C语言简单实现三层神经网络

C语言简单实现三层神经网络

//转自  #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "time.h" #include "math.h"...

使用ZYNQ7010安装PYNQ,基于PaddleLite实现目标检测+图片分类

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...

使用爱快Docker安装Paddle对Paddle生成的模型进行预测

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...

(原创)联合网页图片爬虫和PaddlePaddle,对图片进行爬取并分类

(原创)联合网页图片爬虫和PaddlePaddle,对图片进行爬取并分类

#首先是Python语言的测试代码,如需服务端部署,请见文末。 import os import time import argparse import requests import re import io from&nb...