技术标签： FPGA图像处理 卷积 tensorflow FPGA 深度学习 深度学习tensorflow 神经网络 FPGA实现深度学习系列
程序采用的是《21个项目玩转深度学习》 网址：https://github.com/ewenwan/deep-learning-21-examples
第一章就是我们需要的mnist 机器学习入门。
# coding: utf-8
import tensorflow as tf
import input_data
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial)
def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
if __name__ == '__main__':
# 读入数据
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# x为训练图像的占位符、y_为训练图像标签的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 将单张图片从784维向量重新还原为28x28的矩阵图片
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
# 第一层卷积层
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
# 第二层卷积层
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 =文章浏览阅读955次。记录一下PaddleSpeech语音合成1.用ai studio线上运行2.win10部署到本地遇到的问题和解决方案。希望明天一切都好。_windows10部署paddlespeech
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文章浏览阅读945次，点赞10次，收藏22次。首先，我们创建一个类叫做BlowUpJVM，所有的案例实验都是基于这个类进行。栈深度溢出栈不断递归，而且没有处理，所以虚拟机栈就不断深入不断深入，栈深度就这样溢出了。永久代内存溢出//方法一失败打算把String常量池堆满，没想到失败了，JDK1.7后常量池放到了堆里，也能进行垃圾回收了。然后换种方式，使用cglib，用Class把老年代取堆满try {@Override});虚拟机成功内存溢出了，那JDK动态代理产生的类能不能溢出呢？});
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