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R-Car DNN模擬器的介紹

• 本篇文章我們將介紹瑞薩為R-Car V4H提供的三種類型的DNN開發(fā)模擬器，以及它們的使用情況和特點。背景用于汽車SoC實時處理的深度學(xué)習(xí)的模型轉(zhuǎn)換深度學(xué)習(xí)是使用底層軟件（深度學(xué)習(xí)框架）開發(fā)的，如TensorFlow和PyTorch。僅僅通過移植在深度學(xué)習(xí)框架中學(xué)習(xí)到的模型，不可能在R-Car這樣的車載SoC上進行實時處理，因為深度學(xué)習(xí)的推斷過程需要大量的計算和內(nèi)存使用。因此，有必要對所學(xué)模型進行非等價的模型壓縮，如量化和剪枝，以及使用深度學(xué)習(xí)編譯器進行性能優(yōu)化。首先，讓我們討論一下模型壓縮。在量化中，通
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