vai_p_pytorch API - 1.4.1 Japanese

Vitis AI オプティマイザーユーザーガイド (UG1333)

Document ID: UG1333
Release Date: 2021-10-29
Version: 1.4.1 Japanese

改訂履歴
概要とインストール
Vitis AI オプティマイザーの概要
設計プロセス別のコンテンツガイド
インストール
ハードウェア要件
ソフトウェア要件
VAI プルーナー
VAI プルーナーのライセンス
プルーニング
プルーニングの概要
反復プルーニング
よりよいプルーニング結果を得るためのガイドライン
VAI プルーナーの使用方法
TensorFlow バージョン - vai_p_tensorflow
推論グラフをエクスポートする
ベースラインモデルを準備する
TensorFlow モデル
Keras モデル
モデル解析を実行する
プルーニングループを開始する
プルーニング済みモデルを微調整する
密なチェックポイントを生成する
グラフをフリーズする
vai_p_tensorflow の使用法
PyTorch バージョン - vai_p_pytorch
ベースラインモデルを準備する
プルーナーを作成する
モデル解析を実行する
モデルをプルーニングする
プルーニング済みモデルを微調整する
反復プルーニング
プルーニング済みモデルの使用
vai_p_pytorch API
pytorch_nndct.Pruner
Caffe バージョン - vai_p_caffe
コンフィギュレーションファイルの作成
モデル解析を実行する
プルーニングループを開始する
プルーニング済みモデルを微調整する
最終モデルを生成する
vai_p_caffe の使用法
Darknet バージョン - vai_p_darknet
コンフィギュレーションファイルの作成
トレーニング用データセットの準備
モデル解析を実行する
プルーニングループを開始する
プルーニング済みモデルを微調整する
モデルの変換
モデルの評価
モデルの変換と運用
YOLO の量子化と運用のヒント
vai_p_darknet の使用法
ネットワークの例
TensorFlow の例
MNIST
TensorFlow の下位 API
データセットをダウンロードして変換する
CNN MNIST 分類器を作成する
モデルの作成、学習、評価
モデルに学習させる
推論 GraphDef ファイルをエクスポートする
モデル解析を実行する
モデルをプルーニングする
プルーニング済みモデルを微調整する
Estimator
CNN MNIST 分類器を作成する
ベースラインモデルの学習
推論 GraphDef ファイルをエクスポートする
モデル解析を実行する
モデルをプルーニングする
プルーニング済みモデルを微調整する
VGG-16
ResNet50
PyTorch の例
ResNet18
Caffe の例
VGG-16
SSD (Single Shot Multibox Detector)
XFPN
Darknet の例
その他のリソースおよび法的通知
ザイリンクスリソース
Documentation Navigator およびデザインハブ
参考資料
お読みください: 重要な法的通知

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