基于低性能MCU的DP深度学习可研
待续...
“基于低性能MCU的DP深度学习可研” 的相关文章
python基础三层深度学习网络
#coding:utf-8 #neural network class definition import numpy import scipy.spatial class neuralNetwork: &...
解决tfClassifier训练报错的问题 修正后python 适用于tensorflow2.x python3.x
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Dec 29 19:21:08 2019@原作者: xiuzhang Eastmount CSDN@修改作者：ChanRa1n修正问题：TensorFlow版本低，学习速率过高，修正为0....
玩客云安装Armbian基于PaddleLite实现图片分类和目标检查 Cortex-A5等其他可参考
本教程为本站原创，转载请注明本网站链接，否则视为侵权！如果朋友还没有安装Armbian，或者怎么折腾也折腾不好，请直接翻到文章最后下载img文件！教程中碰到出错的地方，可以重复运行代码尝试！其他的ArmV7 32位的也可以参考本文，图片分类速度：1.1帧/秒，每张图片耗时约900ms，生产用途应该是...
ZYNQ7010在PYNQ环境下使用NPU加速神经网络推理
步骤一、链接ssh并上传NPU SDK 步骤二、插入NPU，并给NPU赋予权限sudo chmod 666 /dev/sg*步骤三、修改最大字节数find /sys/devices/ -name max_sectors -exec sh -c 'ech...
使用PaddleX对大量图片进行分类(仅包含预测的内容)
# -*- coding: UTF-8 -*- import os import cv2 from shutil import copyfile import numpy as&...
使用爱快Docker安装Paddle对Paddle生成的模型进行预测
文头先放上要使用的Python推理脚本。 # -*- coding: UTF-8 -*- import os import cv2 import time import threading from&nb...
