weight_base_buffer = allocate(shape=(25470896,), dtype=np.uint32) print("100M",weight_base_buffer.physical_address) WEIGHT_BASE = weight_base_buffer.physical_address bate_base_buffer = allocate(shape=(5381,), dtype=np.uint32) print("32k",bate_base_buffer.physical_address) BETA_BASE=bate_base_buffer.physical_address img_base_buffer = allocate(shape=(4194304,), dtype=np.int32) print("16M",img_base_buffer.physical_address) IMG_MEM = img_base_buffer.physical_address

这段代码使用了PYNQ框架中的allocate方法，用于在RAM中分配一段连续的空间用于存储权重、偏置和图像数据。其中：

- 第一行代码分配了一个shape为(25470896,)，数据类型为np.uint32的数组，该数组用于存储权重数据，其大小为约97MB。使用weight_base_buffer.physical_address方法可以获取该数组在RAM中的物理地址，并将其赋值给WEIGHT_BASE常量。

- 第二行代码分配了一个shape为(5381,)，数据类型为np.uint32的数组，该数组用于存储偏置数据，其大小为约21KB。使用bate_base_buffer.physical_address方法可以获取该数组在RAM中的物理地址，并将其赋值给BETA_BASE常量。

- 第三行代码分配了一个shape为(4194304,)，数据类型为np.int32的数组，该数组用于存储图像数据，其大小为约16MB。使用img_base_buffer.physical_address方法可以获取该数组在RAM中的物理地址，并将其赋值给IMG_MEM常量。

这些分配的空间可用于存储输入数据和模型参数，以便在FPGA中执行硬件加速推理。