웨비나
AI 통합을 위한 클라우드 애플리케이션 가속화
여경민2018-07-03T10:53:01.820Z
최초 모델을 만들때도 사용자가 개입을 해서 Node나 Weight를 정해줘야 하나요? 최초 생성시는 default setting 값이 있는거죠?2018-07-03T10:54:34.830Z
training 관련되서 문의 주신것인가요?최상일2018-07-03T10:50:51.707Z
아주 현실적인 말씀이군요2018-07-03T10:57:43.723Z
어느 내용을 말씀하시는건가요?김기태2018-07-03T10:49:21.250Z
넵, 답변 감사 드립니다~2018-07-03T10:51:49.223Z
감사합니다.^^최용석2018-07-03T10:48:13.077Z
그래프를 새로 만드는 경우에는 GPU 등으로 직접 학습된 모델을 만들어야 된다는 의미인가요?2018-07-03T10:50:35.810Z
네 training model은 googlenet alexnet 또는 사용자PC에서 여러개의 유사한 이미지등을 넣어서 학습시키고 해당하는 모델을 사용해야 합니다.말씀하신 GPU,CPU등을 사용해서 학습모델을 만드시면 됩니다.2018-07-03T10:52:19.023Z
기본적으로 Xilinx solution 은 inference target 입니다. train 된 network 을 효과적으로 deploy하늗데 초점을 맞추고 있습니다. 기본적으로 framework 에서 train된 network을 FPGA card에서 동작하게 해주는 핵심 코어는 compiler와 quantizer 입니다. ML suite에는 이 핵심 코어와 이를 이용한 example(pre-trained network) 로 구성되어 있다고 이해하시면 됩니다.김기태2018-07-03T10:45:07.350Z
AWS 외에 Google Cloud-ML 에도 적용이 가능한지요?2018-07-03T10:47:10.780Z
가능하지 않습니다. 기본적으로 Google Cloud ML이 지정된 FPGA card를 지원해야만 가능합니다.2018-07-03T10:49:56.183Z
기본적으로 framework 에서 train된 network을 FPGA card에서 동작하게 해주는 핵심 코어는 compiler와 quantizer 입니다. ML suite에는 이 핵심 코어와 이를 이용한 example(pre-trained network) 로 구성되어 있다고 이해하시면 됩니다.최용석2018-07-03T10:44:19.937Z
학습된 웨이트(파라미터)는 어떻게 구할 수 있나요?2018-07-03T10:46:53.760Z
ML suite 의 경우 이미 학습 끝난 모델을 사용하셔야 하며, 학습 모델은 사용자가 직접 만드셔야 합니다.박선희2018-07-03T10:44:08.610Z
혹시..케라스는 지원되지 않나요? ^^\;2018-07-03T10:45:16.920Z
현재 해당하는 라이브러리는 지원되지 않습니다.박선희2018-07-03T10:43:14.637Z
아.. 자일링스 자체 ML-suite가 있군요.. 혹시 오픈소스 모델들을 넣어서 사용할 수도 있나요?2018-07-03T10:44:43.930Z
지원되는 framework 에서 train 된 network은 사용이 가능합니다.조진우2018-07-03T10:43:03.470Z
좋은 세미나 부탁합니다.2018-07-03T10:43:27.987Z
유익한 정보 얻어가시길 바랍니다!고은석2018-07-03T10:42:56.603Z
좀 늦었네요,안녕하세요.2018-07-03T10:43:13.807Z
안녕하세요^^