套餐獲取:
該課程為系列課程,分為3門課程,6個課時,特惠199元(原價:294)。本頁面的課程為套餐課程中的一小節(jié)內容。
系列課程購買→→《快速入門神經網絡的建模與硬件加速》
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文件名稱:PYNQ完整源碼
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人生苦短,要用Python,本課程從數字圖像的基礎知識簡介出發(fā),以手寫識別為例介紹分類全連接神經網絡和卷積神經網絡的基礎知識,接著教大家如何在tensorflow上搭建和訓練手寫識別神經網絡以及將選練好的參數以二進制形式存入.bin以備FPGA實現網絡使用,以一個矩陣加法運算為例,介紹高層次Vivado HLS工具中的不同約束選項所產生的實際效果,并使用高層次綜合工具生成了兩種神經網絡加速電路。
本課程使用的開發(fā)平臺是PYNQ,用Python實現對GPIO硬件的控制,通過使用HLS工具生成的兩份加速器電路來搭建一個SOC系統(tǒng),并使用Python來實現加速器的軟件驅動的編寫調試,然后使用這兩個加速電路共同完成手寫識別網絡的運算過程,完成通過調用硬件網絡的來演示真實手寫數字的識別,從而完成硬件電路的實際驗證。
課程特色:
從軟件到FPGA實現的快速入門,詳細講解工具平臺的使用,可以幫助大家打破萬事開頭難,有了這次經歷后面的開發(fā)和學習之路將方便許多。
本期課程內容:
第一節(jié):介紹PYNQ開發(fā)平臺以及使用Python實現對GPIO硬件的控制,并編寫加速器的軟件驅動
第二節(jié):利用Python搭建硬件驅動從而完成真實手寫圖片的識別來驗證硬件網絡
適宜人群:
- 有點C或者Python基礎知識的新手;
- 對于AI有濃厚興趣,同時對于FPGA設計開發(fā)也有濃厚興趣并想快速上手的人群;
- 做軟件想在硬件上實現的人,做硬件想知道怎么快速開發(fā)AI算法的人。
通過本系列課的學習,你將收獲:
- AI相關的基礎知識
- 算法方面模型的搭建與訓練
- 如何快速設計一個加速器的硬件電路
- 如何搭建SOC平臺在上面來驗證你這個電路,并放到實際的應用場景中去
課程目錄:(分3部分)
第一部分:分類全連接和卷積神經網絡、tensorflow介紹以及手寫識別卷積神經網絡用tensorflow搭建和訓練(點擊觀看);
第二部分:高層次綜合工具(Vivado HLS)介紹與實際操作,使用高層次綜合工具實現兩個神經網絡加速電路,并搭建SOC系統(tǒng)(點擊觀看);
第三部分:介紹PYNQ開發(fā)平臺以及使用Python實現對GPIO硬件的控制,并編寫加速器的軟件驅動,利用Python搭建硬件驅動從而完成真實手寫圖片的識別來驗證硬件網絡。
講師介紹:
黃宇杰
本科就讀于西安電子科技大學,后保研到復旦大學,所在實驗室為專用集成電路與系統(tǒng)國家重點實驗室,研究方向:計算機視覺算法。在IEEE和的國際會議上發(fā)表論文五篇,獲得國家獎學金,與蔡宇杰組隊參加全國研究生創(chuàng)“芯”大賽獲得一等獎,比賽作品為目標追蹤算法的硬件加速器設計。
蔡宇杰
多次參加電子設計競賽、數學建模競賽并獲國家級獎項,以綜合成績100.72分從西安電子科技大學保送復旦大學微電子學院讀研。在復旦期間榮獲“華為企業(yè)獎學金”與全國研究生創(chuàng)“芯”大賽獲得一等獎,同時有著豐富的實習經歷。現已拿到大疆、華為等多家名企offer。
工具列表:
Python,tensorflow,linux虛擬機,Vivado HLS 2016.1, Vivado 2016.1, Visual Stdio 2012
PYNQ開發(fā)板介紹:
PYNQ-Z2是一款功能強大豐富,開箱即用型的Xilinx ZYNQ-7000 軟硬協(xié)同嵌入式開發(fā)板。ZYNQ系列芯片基于Xilinx全可編程片上系統(tǒng)架構(AP SoC),將雙核Cortex-A9 ARM處理器與Xilinx 7系列FPGA緊密集成在同一芯片上。板上搭載有豐富的多媒體接口和連接外設,在其本身就是一臺功能強勁的單板計算機的基礎上,進一步添加了FPGA功能,令其擁有無可比擬的開發(fā)靈活性與強大性能。此外,還支持Xilinx推出的開源框架PYNQ,支持使用Python進行應用層的開發(fā)與調用底層FPGA硬件加速,旨在使基于ZYNQ架構上的嵌入式開發(fā)更加簡單易上手。使用Python編程語言以及豐富的第三方擴展包,開發(fā)者可以充分利用Zynq架構中的可編程邏輯器件和微處理器的優(yōu)勢,創(chuàng)造出更多好玩有意思的嵌入式系統(tǒng)項目。
PYNQ官方微信:
PYNQ唯一社區(qū)官方微信,有最新消息的發(fā)布和項目分享交流,微信掃一掃即可關注,還可獲取PYNQ入門資料集錦。