基于XILINX FPGA的卷积神经网络（一）

最新推荐文章于 2024-11-17 19:53:31 发布
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文章标签： 深度学习 FPGA 卷积神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cj1343395571/article/details/77001432
本文介绍了一种在FPGA上实现卷积神经网络的方法。首先使用TensorFlow设计并训练了一个针对MNIST数据集的CNN模型，然后转换参数到MATLAB进行验证，并最终生成FPGA所需的ROM文件。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于fpga的卷积神经网络

前期准备工作

首先使用tensorflow设计卷积神经网络，并进行训练。方便起见，我使用了mnist数据集，设计的网络结构为：

input layer  24x24
conv1 layer 20x20x6
maxpooling1 layer 10x10x6
conv2 layer 6x6x12
maxpooling2 layer 3x3x12
output layer 10

将参数保存为.mat文件，给MATLAB。

然后使用MATLAB将图片和参数都保存为.coe文件，用来生成fpga中rom使用的文件。

最后编写fpga代码实现网络结构，由于资源有限，设计卷积神经网络的并行度为2，每次同时计算2个feature map。

注：TensorFlow中的参数保存的方式比较奇怪，用MATLAB进行验证时发现输入图像和卷积层的参数需要转置！！！！！！



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