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NumPyで書いてあるのでx86 CPUなら積和計算はそれなりの速度で動くし、FPGA SoCのARMプロセッサでもリアルタイムで付いていけるほどのスピードで動いていた。この前提で、推論速度を稼ぐため、畳み込み層などは避けて、単純なMLPで抑えた。しかし、このアプローチでIkaLog 2は完成させられない

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Takeshi HASEGAWA@hasegaw

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仕事で機械学習系の動向も見ていたので、役立ちそうなライブラリ類などが出て来てるのは幾つか気付いてた。例えばIntelのOpenVINO(いまはOneAPIになった)は自分が訓練したモデルを使ってCPUで推論させるための基盤として利用できるものだった(しかもCPUが古くても一応動く)。

Takeshi HASEGAWA@hasegaw

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