0. ILA概述在FPGA开发中,当我们写完代码,进行仿真,确定设计没有问题后,下载到硬件上一般都能按照我们的设计意愿执行相应功能.但这也并非绝对的,有时候你会遇到一些突然情况,比如时序问题或者仿真时我没有考虑到某种情况,但实际中它确实存在的,这就会造成功能上的错误了.也有时候你的设计似乎你没法进行仿真或者做起来很费劲,比如设计一个SDRAM或者DDR控制器,让你相应写一个SDRAM或者DDR之类的模型进行仿真,这时候是不是就很为难了哈哈. 所以在很多时候,一个FPGA工程师应该学会使用在线调试

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia,目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出. Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便

原文首发于微信公众号:躬行之(jzman-blog) Android 开发中经常考虑的一个问题就是 OOM(Out Of Memory),也就是内存溢出,一方面大量加载图片时有可能出现 OOM, 通过采样压缩图片可避免 OOM,另一方面,如一张 1024 x 768 像素的图像被缩略显示在 128 x 96 的 ImageView 中,这种做法显然是不值得的,可通过采样加载一个合适的缩小版本到内存中,以减小内存的消耗,Bitmap 的优化主要有两个方面如下,一是有效的处理较大的位图,二是位图的缓

mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU.默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算.在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示. 需要注意的是,mx.cpu()(或者在括号里填任意整数)表示所有的物理 CPU 和内存.这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU 核. 但 mx.gpu() 只代表一块显卡和相应的显卡内存.如果有多块 GPU,我们用 mx.

虽然 Gluon 提供了大量常用的层,但有时候我们依然希望自定义层.本节将介绍如何使用 NDArray 来自定义一个 Gluon 的层,从而以后可以被重复调用. 不含模型参数的自定义层 我们先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层.事实上,这和 "模型构造" 中介绍的使用 Block 构造模型类似. 通过继承 Block 自定义了一个将输入减掉均值的层:CenteredLayer 类,并将层的计算放在 forward 函数里. class CenteredLayer(nn.Block)

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数. 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize(). from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.unifor

进入更深的层次:模型构造.参数访问.自定义层和使用 GPU. 模型构建 在多层感知机的实现中,我们首先构造 Sequential 实例,然后依次添加两个全连接层.其中第一层的输出大小为 256,即隐藏层单元个数是 256:第二层的输出大小为 10,即输出层单元个数是 10. 我们之前都是用了 Sequential 类来构造模型.这里我们另外一种基于 Block 类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解 Sequential 的运行机制. 继承 Block 类来构造模型 Blo

planning深度剖析 结合find命令过滤目录及文件名后缀: find /home/hadoop/nisj/automationDemand/ -type f -name '*.py'|xargs grep -n 'data_chushou_pay_info' 配置文件在每个模块的common文件的*_gflags.cc文件下定义. lattice文件夹下面的代码应该是路网格子相关的代码 planner文件夹下的内容 EM_Planner -- EMPlanner是一个期望最大的planne

 Preface 我们今天来把第三本书从开局到现在讲的一大堆理论运用到我们的框架中,那么今天我们首先将原始的材质改为基于重要性采样原理的材质 这一篇是代码工程中进行MC理论应用的初步尝试篇  Ready 我们需要这几个重要的文件,我担心大家手上的文件可能不太对,所以再贴一下 /// rectangle.hpp // ----------------------------------------------------- // [author] lv // [begin ] 2019.1 //

深入理解FIFO(包含有FIFO深度的解释) FIFO: 一.先入先出队列(First Input First Output,FIFO)这是一种传统的按序执行方法,先进入的指令先完成并引退,跟着才执行第二条指令. 1．什么是FIFO? FIFO是英文First In First Out 的缩写,是一种先进先出的数据缓存器,他与普通存储器的区别是没有外部读写地址线,这样使用起来非常简单,但缺点就是只能顺序写入数据,顺序的读出数据,其数据地址由内部读写指针自动加1完成,不能像普通存储器那样可以由地址

线纹理的代码非常简单,但是我们有必要在这之前首先了解它们背后的实现原理. 深度纹理实际上就是一张渲染纹理,只不过它里面存储的像素值不是颜色值而是一个高精度的深度值.由于被存储在一张纹理中,深度纹理里的深度值范围是[0,1],而且通常是非线性分布的.那么,这些深度值是从哪里得到的呢?总体来说,这些深度值来自于顶点变换后得到的归一化的设备坐标(Normalized Device Coordinates, NDC).一个模型要想最终被绘制在屏幕上,需要把它的顶点从模型空间变换到齐次裁剪坐标系下,这是通

论文标题:MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications 论文作者:Andrew G.Howard  Menglong Zhu  Bo Chen ..... 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf (https://arxiv.org/abs/1704.04861) 代码地址: TensorFlow官方 github-Tensorflo

FIFO: 一.先入先出队列(First Input First Output,FIFO)这是一种传统的按序执行方法,先进入的指令先完成并引退,跟着才执行第二条指令. 1．什么是FIFO? FIFO是英文First In First Out 的缩写,是一种先进先出的数据缓存器,他与普通存储器的区别是没有外部读写地址线,这样使用起来非常简单,但缺点就是只能顺序写入数据,顺序的读出数据,其数据地址由内部读写指针自动加1完成,不能像普通存储器那样可以由地址线决定读取或写入某个指定的地址. 2．什么情况

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇       本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅

命中率模型是在owi之前比较常用的一种诊断性能问题的方法,通过命中率的计算,发现系统中的一些设置是否合理,当命中率不高的时候,通过调整一些参数和设置,提高命中率,有效的提高系统的性能和吞吐量.但当系统的命中率很高的时候,系统的性能问题和瓶颈就无法使用命中率模型来有效的定位,因为命中率说到底是一种平均值,而均值会隐藏系统的问题,这里暂且讨论oracle系统上几个相关的命中率的计算.另外会再讨论owi模型. 在awi的报告中,首先是oracle实例和snapshot信息,然后就是report sum

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:kevinxiaoyu,高级研究员,隶属腾讯TEG-架构平台部,主要研究方向为深度学习异构计算与硬件加速.FPGA云.高速视觉感知等方向的构架设计和优化."深度学习的异构加速技术"系列共有三篇文章,主要在技术层面,对学术界和工业界异构加速的构架演进进行分析. 一.概述:通用=低效 作为通用处理器,CPU (Central Processing Unit) 是计算机中不可或缺的计算核心,结合指令集,完成日常工作中多种多样的计

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090 吉布斯采样算法详解 为什么要用吉布斯采样 通俗解释一下什么是sampling. sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件.举一个例子.甲只能E:吃饭.学习.打球,时间T:上午.下午.晚上,天气W:晴朗.刮风.下雨.现在要一个sample,这个sample可以是:打球+下午+晴朗...问题是我们不知道p(E,T,W),或者说,不知道三件事的联合分布.当然,如果知道的话,就没有