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HLs4ML：在FPGA上利用HLS开展机器学习

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简介：
HLs4ML项目专注于通过使用高层次综合(HLS)技术，在FPGA硬件平台上高效实现机器学习算法。该项目致力于优化资源利用率和加速深度学习模型部署，推动机器学习应用的边界。 在FPGA上用于机器学习推理的软件包。我们使用高级综合语言（HLS）来创建机器学习算法的固件实现。我们将传统的开源机器学习软件包模型转换为HLS，可以根据您的具体需求进行配置。 安装pip install hls4ml 若要安装额外依赖项以进行分析，请执行以下操作： pip install hls4ml[profiling] 入门指南： 导入hls4ml # 从我们的示例仓库获取一个keras模型 # 这将把我们的示例模型下载到您的工作目录，并返回一个配置实例。

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  • HLs4ML：在FPGA上利用HLS开展机器学习
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    HLs4ML项目专注于通过使用高层次综合(HLS)技术，在FPGA硬件平台上高效实现机器学习算法。该项目致力于优化资源利用率和加速深度学习模型部署，推动机器学习应用的边界。 在FPGA上用于机器学习推理的软件包。我们使用高级综合语言（HLS）来创建机器学习算法的固件实现。我们将传统的开源机器学习软件包模型转换为HLS，可以根据您的具体需求进行配置。 安装pip install hls4ml 若要安装额外依赖项以进行分析，请执行以下操作： pip install hls4ml[profiling] 入门指南： 导入hls4ml # 从我们的示例仓库获取一个keras模型 # 这将把我们的示例模型下载到您的工作目录，并返回一个配置实例。
     
  • PrivatML: 利用SPDZ开展机器学习
    优质
    PrivatML项目采用SPDZ框架进行隐私保护下的机器学习研究，致力于开发安全多方计算技术以保障数据在训练模型过程中的私密性和完整性。 使用SPDZ训练卷积神经网络（CNN）的私人语言；阅读以下内容以获取更多信息。 该存储库是原有项目的扩展。为了运行代码，请确保安装了以下组件： - Python 3.6（最好在virtualenv或conda环境中使用） - Tensorflow（仅用于下载数据集） 要安装其他所需软件包，可以通过命令行执行： ``` pip install --upgrade -r requirements.txt ``` 现在您可以打开完整的代码示例：jupyter notebook image_analysis/Convnet.ipynb。运行代码前，请确保选择正确的内核，因为可能默认设置为python 2.7。 如果需要将环境添加到内核列表中，请执行以下命令： ```shell pip install ipykernelpython -m ipykernel install --user --name=[YOUR ENV NAME] ``` 请根据您的实际虚拟环境名称替换`[NAME OF YOUR ENV]`。
     
  • 利用MATLAB开展机器学习的方法指南
    优质
    本指南旨在介绍如何使用MATLAB进行机器学习研究和开发，涵盖数据预处理、模型训练及评估等关键步骤。适合初学者与进阶用户参考。 MATLAB包含统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox），其中包括探索性数据分析、数据降维、机器学习、回归与方差分析、概率分布拟合及假设检验等功能模块。
     
  • 利用ML.NET和C#开展机器学习-附带资源
    优质
    本教程详细介绍如何使用Microsoft的ML.NET库在C#中进行机器学习项目开发，并提供相关学习资料。适合开发者入门实践。 使用ML.Net和C#进行机器学习涉及利用微软的开源机器学习框架来开发智能应用程序。此过程包括数据准备、模型训练以及最终的应用部署，全部采用.NET生态系统的强大功能。通过这种方式，开发者可以构建高效的预测性分析解决方案，并将其无缝集成到现有的. NET项目中。
     
  • 利用OpenFOAM和Python在现场数据中开展分析与机器学习-C/C++编程开发
    优质
    本项目结合OpenFOAM流体模拟软件与Python的数据分析及机器学习能力，在现场采集的数据基础上进行深入研究，并使用C/C++语言优化关键算法，以提高计算效率。 使用Python模块通过OpenFOAM 8进行现场数据分析。这不是PyFOAM，后者是用于自动化运行OpenFOAM案例的工具。 在该存储库中，您会看到利用OpenFOAM调用Python函数和类来进行原位数据分析的内容。 出于各种原因，您可以将部分计算任务转移到Python环境中执行（主要是为了快速原型制作数据驱动的任务和算法，并使用Python机器学习生态系统）。
     
  • PythonFOAM: 利用OpenFOAM与Python开展现场数据解析及机器学习
    优质
    PythonFOAM是一款结合了OpenFOAM和Python的工具包，用于处理流体动力学领域的实验数据，并支持进行高级数据分析和机器学习应用。 PythonFOAM 是一个利用 OpenFOAM 和 Python 进行原位数据分析的工具。它不是 PyFOAM（一种用于自动化运行 OpenFOAM 案例的工具）。在这个存储库中，OpenFOAM 调用 Python 函数和类来执行现场数据分析。出于各种原因，您可能会将计算任务的一部分转移到 Python 中，例如使用 Python 机器学习生态系统快速原型制作数据驱动的任务和算法。 PODFoam/ 目录包含一个 pimpleFoam 解算器，该解算器具有在求解过程中收集快照数据以进行流式奇异值分解的功能。它提供了一些与 OpenFOAM 的 Python Streaming-SVD 类对象的绑定功能。 APMOSFoam/ 目录也包含一个 pimpleFoam 解算器，其特点是在求解时并行化地收集快照数据，并执行奇异值分解。不同于前面提到的例子仅对单级的数据进行 SVD 分析，这个求解器可以处理更复杂的情况。
     
  • 利用TensorFlow 2.0开展图像分类学习
    优质
    本课程将教授如何使用TensorFlow 2.0进行图像分类任务的学习与开发，适合对深度学习和计算机视觉感兴趣的初学者及进阶者。 学习使用Tensorflow 2.0进行图像分类的入门教程。
     
  • 利用Python Streamlit库进行机器学习可视化展示
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    本项目运用Python的Streamlit库创建交互式界面，旨在简化和优化机器学习模型的可视化展示过程，使用户能够直观理解复杂的算法结果。 import streamlit as st import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from plotly import graph_objs as go from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np data = pd.read_csv(dataSalary_Data.csv) x = np.array(data[YearsExperience]).reshape(-1, 1) lr = LinearRegression() lr.fit(x, np.array(data[Salary])) st.title(Salary Predictor) st.image(datasal.jpg, width=800) nav = st.sidebar.radio(Navigation, [Home, Prediction, Contribute])
     
  • 利用MATLAB开展深度学习语义分割
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    本研究探讨了运用MATLAB平台进行深度学习技术在图像语义分割领域的应用，通过分析不同算法模型的效果和性能，以期提高目标识别与分类精度。 为了阐述训练过程，本示例将演示如何使用SegNet进行图像语义分割的卷积神经网络(CNN)的训练。除了SegNet之外，用于语义分割的其他类型的网络还包括全卷积网络(FCN)和U-Net等。以下所示的训练流程同样适用于这些网络类型。 该示例中使用的数据集是剑桥大学提供的CamVid数据集，这是一个包含驾驶过程中获取的城市街道视图图像集合的数据集。此数据集为32种语义类别提供了像素级别的标签，涵盖了车辆、行人和道路等多种元素。 在本案例中，SegNet网络将被创建，并且其权重初始化来源于VGG-16网络。为了正确安装并验证NeuralNetworkToolbox中的VGG-16模型，请按照相关说明进行操作。此外，还可以下载预训练版本的SegNet以供使用。
     
  • 第六节：利用C#在开发板上开展压力传感器实验.zip
    优质
    本节教程将指导您如何使用C#编程语言，在开发板上进行压力传感器的数据采集与处理实验。通过实际操作，掌握从硬件连接到编写代码驱动传感器获取数据的全过程。 第六节：基于C#使用开发板进行压力传感器实验