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An Open Source Deep Learning Inference Engine Based on FPGA

License: Apache License 2.0

Makefile 0.18% Shell 1.66% C 25.32% C++ 31.02% Python 41.64% CMake 0.18%

fpga deep-learning inference cnn dnn model-compression model-pruning quantization opencl

tf2's Issues

我可以把训练好的Unet部署在FPGA上吗

我运行pytorch2caffee的main.py文件，使用的是resnet50和训练好的pth模型文件。
出现问题：① convert_caffe函数部分，Unknown layer type: MkldnnConvolution0, 将模型和参数放到GPU上可以解决。
② 解决①后，又出现Unknown layer type: ToCopy0的问题。

请问有没有完整的部署流程的教程。

问题一：

环境：quartus 19.1

错误如下：

不知道是代码有问题还是软硬件版本的原因
@gaofeng-tf2
@TF2-Engine

master分支中代码问题

1.代码位置：（模型转换部分） TF2/TransForm_Kit/ModelConvert/caffe2fpga/src/

问题一：其中所有的C++和头文件中版权信息注释使用方式有问题。

问题二：其中的caffe2fpga.cpp中 99行 float weight = blob.data()[j];
请问blob是做什么用的？这个地方使用方式是不是有点问题？

2.代码位置：（量化部分） TF2/TransForm_Kit/Quantization/quantization.py

问题一：QuantizeChannel函数中使用到了QuantizeLinear函数，但是QuantizeLinear函数并没有重载为两参的？或者说这个函数本来就是两参的函数，上边的这个函数就定义错了。

问题二：在上述两个函数中都使用到了n这个参数，但是并没有作相关定义？参数n的作用是什么？

参考工程

你好关于这个项目我大四毕业设计想参考一下但还是看不太懂我能跟您联系吗或者有直接的工程可以参考下吗

Device code is open-source now.

下载链接失效

https://1drv.ms/u/s!Am9Mk04MA_K1aVMJj0sTWk0x7Bw?e=KHYmfy
https://pan.baidu.com/s/1ptDhQ1sXJl8oXI2Nb6UXxQ

Runtime_engine是否兼容浪潮f10a的19.1versionBSP

使用19.1版本的BSP运行时遇到如下错误
error:use of type '_global channel PoolTailOutput' requires cl_intel_channels extension to be enabled
channel PoolTailOutput retriever_input_channel___attribute((depth256))

在Run_Engine下面的手册说明了如何在evaluation mode和running mode下运行。我想请问您一下：
1、#CL_CONTEXT_EMULATOR_DEVICE_ALTERA=1 ./bin/host ../host/model/<your_model_file_path> ../host/model/<your_quantization_file_path> ../host/test_images/<your_test_file_path> 这条指令是用于传递参数的吗？为什么我的文件夹里没有 ./bin/host路径
2、除了按照手册上面的进入两种mode外，需要运行run.sh文件吗？希望您可以将Run_Enigne的运行手册写的详细一点。谢谢

onedrive上网盘的内容失效了

Question of pruning code

final_c16 = round(float(nz_c)/16)*16 if round(float(nz_c)/16)*16>0 else 16
if final_c16 > nz_c: #change 0 to 1
ichange_c = final_c16 - nz_c
for c_index in range(c_num):
if sumMask_C[c_index]==0 and ichange_c>0:
param_mask[:,c_index,:,:]=1
ichange_c=ichange_c-1
if final_c16 < nz_c: #change 1 to 0
ichange_c = nz_c - final_c16
for c_index in range(c_num):
if sumMask_C[c_index]== 1 and ichange_c>0:
param_mask[:,c_index,:,:]=0
ichange_c=ichange_c-1

The pruning is not in the papers and documents. What is the use?

FPGA board and tutorial question

May I evaluation your CNN application on an Intel PAC or Nallatech 385A FPGA board ? Is it board specific ?

In addition, could you please provide a tutorial on how users can convert, quantize, and run a Squeezenet model on an FPGA board ?

Thank you!

I want to test the quantitative effect, what do I need to do?

请问我可以直接跟您联系吗，关于实现这个项目，我有较多的问题想要咨询您

what will be quantified in TF2

Now I am reading the code of TF2, I found in Runtime_Engine/cnn/host/src/network.cpp will call quantization function, but I also found in TransForm_Kit will do quantization,
what's the difference between them and what's the difference in the way they quantify?

in resnet50 has batch nomalization layer, but I can not find bn kernel in device client, why?

thank you

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tf2's Issues

问题一：

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