Vitis AI オプティマイザーユーザーガイド (UG1333) - 2.0 日本語

Document ID: UG1333
Release Date: 2022-01-20
Version: 2.0 日本語

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
Vitis AI プルーナー
Vitis AI プルーナーのライセンス
プルーニング
概要
粗粒度プルーニング
反復プルーニング
ワンステッププルーニング
反復プルーニングとワンステッププルーニングの比較
OFA (Once-for-All)
サポートされるフレームワークと機能
Vitis AI プルーナーの使用
TensorFlow (1.15) 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
TensorFlow (2.x) バージョン – vai_p_tensorflow2
モデルを作成する
プルーニングランナーを作成する
モデルをプルーニングする
スパース (疎) モデルを微調整する
反復プルーニングを実行する
プルーニング済みモデルを生成する
vai_p_tensorflow2 API
tf_nndct.IterativePruningRunner
PyTorch バージョン - vai_p_pytorch
粗粒度プルーニング
OFA (Once-for-All)
vai_p_pytorch API
pytorch_nndct.get_pruning_runner
pytorch_nndct.IterativePruningRunner
pytorch_nndct.OneStepPruningRunner
pytorch_nndct.OFAPruner
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
モデルを評価する
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
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、および評価
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
TensorFlow2 の例
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
改訂履歴
お読みください: 重要な法的通知

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