Начало работы с Deep Learning HDL Toolbox

Deep Learning HDL Toolbox™ обеспечивает функции и инструменты прототипирования и реализации нейронных сетей с глубоким обучением на FPGAs и SoCs. Это обеспечивает предварительно созданные потоки битов для выполнения множества нейронных сетей для глубокого обучения на поддерживаемом Xilinx^® и Intel^® FPGA и устройства SoC. Профилирование и инструменты оценки позволяют вам настроить нейронную сеть для глубокого обучения путем исследования проекта, эффективности и компромиссов использования ресурса.

Deep Learning HDL Toolbox позволяет вам настроить аппаратную реализацию своей нейронной сети для глубокого обучения и сгенерировать портативный, синтезируемый Verilog^® и VHDL^® код для развертывания на любом FPGA (с HDL Coder™ и Simulink^®).

Примеры

• Поддерживаемые сети, слои, Советы и инструменты
  

  Предварительно обученные нейронные сети для глубокого обучения и слоя сети, для которых код может быть сгенерирован Deep Learning HDL Toolbox.

• Попробуйте глубокое обучение на FPGA только с Пятью дополнительными линиями кода MATLAB
  

  Используйте тулбокс HDL глубокого обучения, чтобы идентифицировать объекты на веб-камере реального времени с предварительно обученной сетью AlexNet, которая была развернута на плате SoC или FPGA.

• Сконфигурируйте сеанс командной строки для устройства Intel SoC (пакет поддержки Deep Learning HDL Toolbox для FPGA Intel и устройств SoC)
  

  Откройте последовательный сеанс командной строки с устройством Intel SoC.

• Диагностируйте связь платформы и компьютера разработчика Xilinx Zynq (пакет поддержки Deep Learning HDL Toolbox для FPGA Xilinx и устройств SoC)
  

  Определить если Xilinx Zynq^® платформа правильно сконфигурирована, повторите шаги в Руководстве по конфигурированию TFTP/WFTPD (Пакет поддержки Deep Learning HDL Toolbox для FPGA Xilinx и Устройств SoC).

• Глубокое обучение на решении для FPGA
  

  Быстрое прототипирование пользовательские нейронные сети для глубокого обучения на FPGA путем усиления глубокого обучения на решении для FPGA.

Рекомендуемые примеры

Начало работы с развертыванием FPGA глубокого обучения на Intel Arria 10 SoC

Создайте, скомпилируйте и разверните dlhdl.Workflow object, который имеет рукописный символьный серийный сетевой объект обнаружения при помощи Пакета поддержки Deep Learning HDL Toolbox™ для FPGA Intel и SoC. Использование MATLAB®, чтобы получить предсказание следует из целевого устройства.

Скрипт Open Live Script

Начало работы с развертыванием FPGA глубокого обучения на Xilinx ZCU102 SoC

Создайте, скомпилируйте и разверните dlhdl.Workflow object, который имеет рукописную символьную серийную сеть обнаружения как сетевой объект при помощи Пакета поддержки Deep Learning HDL Toolbox™ для FPGA Xilinx и SoC. Использование MATLAB®, чтобы получить предсказание следует из целевого устройства.

Скрипт Open Live Script

Начало работы с развертыванием FPGA глубокого обучения на Xilinx ZC706 SoC

Создайте, скомпилируйте и разверните dlhdl.Workflow object, который имеет рукописный символ detction ряд networkas сетевой объект с помощью Пакета поддержки Deep Learning HDL Toolbox™ для Xilinx® FPGA и SoC. Использование MATLAB®, чтобы получить предсказание следует из целевого устройства.

Скрипт Open Live Script

Сеть профиля для повышения производительности

Улучшайте производительность развернутой нейронной сети для глубокого обучения путем идентификации слоев горлышка бутылки от результатов профилировщика.

Скрипт Open Live Script

Ускорьте рабочий процесс прототипирования для больших сетей при помощи Ethernet

Разверните нейронную сеть для глубокого обучения и получите результаты предсказания с помощью соединения Ethernet с целевым устройством. Можно значительно ускорить развертывание и времена предсказания для больших нейронных сетей для глубокого обучения при помощи Ethernet по сравнению с JTAG. Этот пример показывает рабочий процесс на плате ZCU102 SoC. Пример также работает над другими платами, поддержанными Deep Learning HDL Toolbox. Смотрите Deep Learning HDL Toolbox Поддерживаемые аппаратные средства.

Скрипт Open Live Script