Deep Learning HDL Toolbox™ обеспечивает функции, чтобы сконфигурировать, создать, и сгенерировать пользовательские потоки битов и пользовательский процессор IP. Получите эффективность и использование ресурса предварительно обученной серийной сети на пользовательском процессоре. Оптимизируйте пользовательский процессор при помощи результатов оценки.
dlhdl.ProcessorConfig | Сконфигурируйте пользовательский процессор глубокого обучения |
dlhdl.buildProcessor | Создайте и сгенерируйте пользовательский процессор IP |
estimatePerformance | Получите задержки уровня слоя и эффективность при помощи estimatePerformance метод |
estimateResources | Возвратите оцененные ресурсы, используемые пользовательской настройкой потока битов |
getModuleProperty | Используйте getModuleProperty метод, чтобы получить значения свойств модуля в dlhdl.ProcessorConfig объект |
setModuleProperty | Используйте setModuleProperty метод, чтобы установить свойства модулей в dlhdl.ProcessorConfig объект |
optimizeConfigurationForNetwork | Получите оптимизированную сетевую специфичную настройку процессора глубокого обучения |
Пользовательский рабочий процесс настройки процессора
Ускорьте оценку и оптимизацию пользовательского процессора глубокого обучения путем конфигурирования параметров conv processor и fc processor, созданный при помощи dlhdl.ProcessorConfig объектный рабочий процесс.
Оцените эффективность нейронной сети для глубокого обучения
Анализируйте задержки уровня слоя нейронной сети для глубокого обучения и общую производительность перед развертыванием.
Оцените использование ресурса для пользовательской настройки процессора
Ускорьте время, чтобы идентифицировать плату целевого компьютера, которая выполняет бюджетам на использование ресурса перед развертыванием.
Пользовательская настройка процессора быстрого прототипирования и сети путем понимания, как параметры процессора глубокого обучения влияют на использование ресурса и производительность сети.
Разверните свою пользовательскую сеть, которая только имеет слои с выходным форматом модуля свертки, или только слои с полностью связанным выходным форматом модуля путем генерации ресурса оптимизировали пользовательский поток битов, который удовлетворяет требованиям к производительности и требованиям к ресурсам.
Сгенерируйте пользовательский поток битов
Быстрое прототипирование и выполняет итерации пользовательской эффективности нейронных сетей для глубокого обучения путем конфигурирования, создания и генерации пользовательских потоков битов, которые могут затем быть развернуты, чтобы предназначаться для FPGA и плат SoC.
Сгенерируйте пользовательский IP процессора
Создайте и сгенерируйте IP для dlhdl.ProcessorConfig
