|
000
|
01657nam 2200325 450
|
|
001
|
CAL 0120217333661
|
|
010
|
|
@a978-7-302-59398-0@dCNY59.00
|
|
100
|
|
@a20220906d2021 em y0chiy50 ea
|
|
101
|
0
|
@achi
|
|
102
|
|
@aCN@b110000
|
|
105
|
|
@aa a 000yy
|
|
106
|
|
@ar
|
|
200
|
1
|
@aOpenCL异构计算@AOpenCL yi gou ji suan@e入门FPGA和TensorFlow神经网络@f胡正伟, 谢志远, 王岩编著
|
|
210
|
|
@a北京@c清华大学出版社@d2021.12
|
|
215
|
|
@a223页@c图@d26cm
|
|
225
|
2
|
@a普通高等院校电子信息系列教材@Apu tong gao deng yuan xiao dian zi xin xi xi lie jiao cai
|
|
320
|
|
@a有书目
|
|
330
|
|
@a本教材内容以FPGA实现简易神经网络推理流程为主线, 主要涵盖以下几个步骤: 第一步: 在TensorFlow学习框架下实现神经网络训练, 保存训练好的权值和偏置。第二步: 将TensorFlow框架下训练的神经网络使用OpenCL语言实现, 并进行编译生成可执行文件和FPGA编程文件。第三步: 将输入数据、权值、偏置等数据通过以太网口传输到FPGA开发板中。第四步: 在FPGA开发板上运行神经网络。之所以选择简易神经网络的原因是, 本书的重点不在于介绍神经网络算法, 而在于神经网络算法的OpenCL描述方法及FPGA实现流程。简易神经网络算法可以让学生明白神经网络
|
|
410
|
0
|
@12001 @a普通高等院校电子信息系列教材
|
|
517
|
1
|
@a入门FPGA和TensorFlow神经网络@Aru men FPGAhe TensorFlow shen jing wang luo
|
|
606
|
0
|
@a可编程序逻辑器件@Ake bian cheng xu luo ji qi jian@x系统设计@x高等学校@j教材
|
|
606
|
0
|
@a人工智能@Aren gong zhi neng@x算法@x高等学校@j教材
|
|
610
|
0
|
@aFPGA
|
|
690
|
|
@aTP332.1@v5
|
|
690
|
|
@aTP18@v5
|
|
701
|
0
|
@a谢志远@Axie zhi yuan@4编著
|
|
701
|
0
|
@a王岩@Awang yan@4编著
|
|
701
|
0
|
@a胡正伟@Ahu zheng wei@4编著
|
|
801
|
0
|
@aCN@c20220906
|
|
905
|
|
@a河南城建学院图书馆@dTP332.1@eH530@f2
|
|
|
|
|
| |
| OpenCL异构计算：入门FPGA和TensorFlow神经网络/胡正伟, 谢志远, 王岩编著.-北京：清华大学出版社，2021.12 |
| 223页：图；26cm.-(普通高等院校电子信息系列教材) |
| |
| |
| ISBN 978-7-302-59398-0：CNY59.00 |
| 本教材内容以FPGA实现简易神经网络推理流程为主线, 主要涵盖以下几个步骤: 第一步: 在TensorFlow学习框架下实现神经网络训练, 保存训练好的权值和偏置。第二步: 将TensorFlow框架下训练的神经网络使用OpenCL语言实现, 并进行编译生成可执行文件和FPGA编程文件。第三步: 将输入数据、权值、偏置等数据通过以太网口传输到FPGA开发板中。第四步: 在FPGA开发板上运行神经网络。之所以选择简易神经网络的原因是, 本书的重点不在于介绍神经网络算法, 而在于神经网络算法的OpenCL描述方法及FPGA实现流程。简易神经网络算法可以让学生明白神经网络 |
| ● |
正题名：OpenCL异构计算
索取号：TP332.1/H530
预约/预借
| 序号
|
登录号
|
条形码
|
馆藏地/架位号
|
状态
|
备注
|
|
1
|
1561521
|
215615216
|
自科库301/301自科库 61排2列4层/
[索取号:TP332.1/H530]
|
在馆
|
|
|
2
|
1561522
|
215615225
|
自科库301/301自科库 61排2列4层/
[索取号:TP332.1/H530]
|
在馆
|
|
