嵌入式移植

深度学习嵌入式移植:
1、移植原因:算法必须在优化后的硬件上运行,因为学习成千上万的数据可能需要长达几周的时间。移动端其实不需要做tranning,只需要进行propagating,所以问题集中在移动端能不能存放并运行更大的network。
2、常见的移动端开发设备
NVIDIAJetsonTx1(Tx2)

caffe移植
https://github.com/jetsonhacks/installCaffeJTX1
https://github.com/jetsonhacks/installCaffeJTX2

fasterRCNN移植
http://elinux.org/Jetson_TX1
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1004976/faster-r-cnn-on-jetson-tx1/

tensorflow移植
https://github.com/jetsonhacks/installTensorFlowTX1
https://github.com/jetsonhacks/installTensorFlowTX2

手机安卓、ISO
FPGA

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值