在这篇博客，我使用 Pytorch 构建了一个 AlexNet 网络，通过 flower_data 数据集训练 AlexNet 识别各种花朵，然后我分别使用 pytorch 直接推理网络，以及使用 tvm 编译过后的模型推理网络，对比了两者的输出，以及运行的速度。

Github Page:https://github.com/LeiWang1999/AlexNetTVM

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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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