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        R-Car DNN模擬器的介紹

        • 本篇文章我們將介紹瑞薩為R-Car V4H提供的三種類型的DNN開發(fā)模擬器,以及它們的使用情況和特點(diǎn)。背景用于汽車SoC實(shí)時(shí)處理的深度學(xué)習(xí)的模型轉(zhuǎn)換深度學(xué)習(xí)是使用底層軟件(深度學(xué)習(xí)框架)開發(fā)的,如TensorFlow和PyTorch。僅僅通過移植在深度學(xué)習(xí)框架中學(xué)習(xí)到的模型,不可能在R-Car這樣的車載SoC上進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的推斷過程需要大量的計(jì)算和內(nèi)存使用。因此,有必要對(duì)所學(xué)模型進(jìn)行非等價(jià)的模型壓縮,如量化和剪枝,以及使用深度學(xué)習(xí)編譯器進(jìn)行性能優(yōu)化。首先,讓我們討論一下模型壓縮。在量化中,通
        • 關(guān)鍵字: 瑞薩電子  DNN模擬器  
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        dnn模擬器介紹

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