五一节、一些好久没有见过面的弶港镇的小伙伴,邀请我去野外烧烤。

地点是黄海森林公园,和我一样大的初中同桌,开着车载我。

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前言

二年级我在参加全国大学生集成电路创新创业大赛的时候,有幸见到了将 CNN 网络 Deploy 到 FPGA 的设计,在这之后我便一直想完成该设计。写下本文的时间是 2020 年 4 月份,三年级寒假刚开始,我便为了完成这项工作开始从头学起 Machine Learning 的理论基础,并且在了解过一些开源的 Verilog-CNN 的项目之后,一直存在着一些疑惑,但由于开发 FPGA 的设备都在校园,所以一直没有机会实践证实。

深度学习已被证明在包括图像分类(Image Classification),目标检测(Object Detection),自然语言处理(Natural Language Processing)等任务上能够取得相当不错的效果。现如今,大量的应用程序都配备了与之相关的深度学习算法,而人们使用这些应用程序甚至无法察觉到这种技术的存在。

目前看到过的将 CNN 网络 Deploy 到 FPGA 上的优秀项目是:CNN-FPGA

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这篇文章给大家分享的是个人用自建图床搭建过程。

图床,也就是专门提供存储图片的地方,我们只要通过图床提供的 API 接口,把图片上传上去,就可以通过外链访问了,我们在 CSDN 发表文章,上传图片,其实就是用的 CSDN 的图床,但 CSDN 的图床有时候也挺不方便的。

比如,在我刚开始写博客的时候,我喜欢先在本地写,博客中的图片我都存储在本地的文件夹里。

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李宏毅老师的作业四也同样是不好对付的,这次我仍然用 TensorFlow 实现一遍,记录踩坑过程。

迫于心疼我的笔电,这次作业在 Kaggle 编写程式、而本次作业的数据集,Kaggle 上也有现成的。

附上课程作业 4 的 Kaggle 地址:点击前往

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第一次做 MachineLearning 的笔记,因为实在是碰到问题了。最近跟着李宏毅老师学习到了很多知识,课程地址:点击前往

第三个作业是 CNN。但是课程网站里的 ExampleCode 给的是 Pytorch 版本的,而我用的是 Tensorflow,懒得再安装 pytorch 环境运行,所以从头到尾自己用 keras 写了一下,在这篇文章里我记录一下我出现的一些问题。

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