基于VITIS AI部署卷积神经网络的教程

Vitis AI 是 Xilinx 推出的一款 AI 推理框架，可以用于加速卷积神经网络 (CNN) 的推理。下面是基于 Vitis AI 部署卷积神经网络的教程：

1. 准备工作

首先，你需要安装好 Xilinx 的 Vivado 和 Vitis AI 开发环境，并且有一个支持 Xilinx FPGA 的板卡。

2. 生成 Xilinx DPU IP

使用 Vitis AI 工具箱中的 DPU IP 生成器，将训练好的模型转换为 Xilinx DPU IP。具体步骤如下：

- 打开 Vivado 工具，在 Tcl Console 中执行以下命令：

cd <path-to-your-working-directory>
source <path-to-vitis-ai>/settings64.sh
vivado -mode tcl

- 进入 Vivado 图形界面，加载 IP 创建向导：

ipx::create_xgui_project dpu -name dpu -vendor xilinx.com -library ip -taxonomy /IP

- 在创建向导中，选择 “DPU IP” 并按照提示填写参数。

- 生成 DPU IP 后，将其添加到 Vivado 工程中。

3. 将模型部署到 FPGA 上

使用 Vitis AI 工具箱中的编译器，将模型编译成可在 FPGA 上运行的二进制文件。具体步骤如下：

- 打开 Vitis AI 工具箱的编译器，在菜单中选择“新建项目”。

- 在项目设置中，选择 FPGA 平台和 DPU IP。

- 导入模型文件，并按照提示填写模型参数。

- 编译项目并生成可执行文件。

4. 运行推理

将生成的可执行文件拷贝到 FPGA 上，然后使用 Vitis AI 工具箱中的运行时库进行推理。具体步骤如下：

- 在 FPGA 上安装 Vitis AI 运行时库。

- 执行可执行文件进行推理。

以上就是基于 Vitis AI 部署卷积神经网络的教程。