CNN卷积神经网络在FPGA加速器上的实现从软件到硬件的深度学习部署

FPGA 加速器是加速卷积神经网络（CNN）的一大利器。如果你在做深度学习相关的硬件加速工作，使用 FPGA 来加速 CNN 计算会大大提升效率。你可以从一些专门的资源中获得有的指导，像是《基于 FPGA 的卷积神经网络加速器》，这篇文章就了如何把 CNN 部署到 FPGA 上，优化计算过程。另一篇《深度学习 CNN 卷积神经网络.ppt》也值得一看，它给出了清晰的架构图和实现步骤，你理解 CNN 的核心思想并应用到实际中。

，像 TensorFlow 这种深度学习框架的集成，能大大简化开发过程。《TensorFlow 深度学习之卷积神经网络 CNN》这篇文章就好地结合了框架与 CNN，为你了从软件到硬件的全流程解析。要是你对神经网络的加速器更感兴趣，能看看《神经网络加速器》这篇文章，了 FPGA 上的神经网络加速实现，实用。

如果你想了解更多细节，除了上述文章，像 Keras 框架也能为你的深度学习项目。《深度学习 Keras 入门二之卷积神经网络 CNN》这篇了如何用 Keras 构建 CNN，并能直接迁移到 FPGA 平台。简而言之，如果你要加速 CNN 模型的训练和推理，这些资源会让你省不少力气。