本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： Ubuntu下Anaconda的安装和卸载继续观看 课时1：谈一谈NPU 课时2：AI模型部署流程 课时3：RKNPU的工具和环境介绍 课时4：Anaconda、Miniconda和Conda的介绍 课时5：Ubuntu下Anaconda的安装和卸载 课时6：conda基本命令介绍 课时7：新建、进入和退出虚拟环境 课时8：使用conda安装和卸载包 课时9：包的存放目录和给Anaconda瘦身 课时10：给虚拟环境设置、删除环境变量 课时11：conda的源和配置文件介绍 课时12：配置conda的源 课时13：克隆、复制虚拟环境 课时14：卸载、删除虚拟环境 课时15：pip命令介绍 课时16：pip命令安装和卸载包 课时17：pip的配置文件和源 课时18：基于Anaconda安装RKNN Toolkit 课时19：打造VSCode开发环境 课时20：VSCode的基本使用 课时21：Netron的基本使用 课时22：模型转换和模型训练环境概述 课时23：确定TensorFlow-GPU版本 课时24：确定PyTorch-GPU版本 课时25：CUDA Toolkit和cudatoolkit的差别 课时26：Windows下安装Anaconda 课时27：Windows下安装显卡驱动 课时28：Windows下安装TensorFlow-GPU（方法一） 课时29：Windows下安装PyTorch-GPU 课时30：Windows下安装TensorFlow-GPU（方法二） 课时31：RKNN模型转换流程 课时32：TFLite模型转化为RKNN模型 课时33：TensorFlow预训练模型转换为RKNN模型 课时34：TensorFlow自训练模型部署到RV1126 课时35：Pytorch自训练模型转换为RKNN模型 课时36：mean_values和std_values对模型推理准确度的影响 课时37：标准化和归一化 课时38：模型的预编译（适用于RV1126） 课时39：了解模型的量化 课时40：模型的常规量化 课时41：模型的混合量化（适用于RV1126） 课程介绍共计41课时，14小时28分32秒 AI人工智能深度学习(RV1126)-第3期 AI模型部署与项目实战篇 AI人工智能深度学习(RV1126)-第3期 AI模型部署与项目实战篇 上传者：MartinFowler 正在载入数据,请稍等... 猜你喜欢 研讨会：当智能遇上工业，技术如何落地？ TI 汽车仪表解决方案 Semiconductor Engineering 半导体制程与整合 适用于手机的WLAN解决方案 设计宽输入 DC/DC 转换器，用于精密数据采集应用 [高精度实验室] 运算放大器 : 4 功率与温度 针对5V PIC24F K系列的Microstick开发工具 基于MM32 MCU产品应用解决方案分享——家用冷暖变频空调 热门下载 第二部分：开关电源的控制电路.pdf 中波电台发射机Multisim仿真电路 软件无线电系统的研究 本程序是用VHDL语言编写的 全自动激光粒度仪的研制 ADSP-BF533 Blackfin处理器开关式稳压器设计时需要考虑的事项 基于SPCE061A和GPS的车载终端设计研究 双向循环线性链表 无桥BoostPFC电路的主要参数设计 PCB设计经典资料（上册） 共上中下三册 热门帖子 网友正在看 网络通讯编程 二端口网络（二） 电路中的磁元件（二） 1.3 来自TI的USB 3.1 Type-C 解决方案 三 多晶硅制备；1.2单晶生长-CZ法 补充视频1 蓝牙修改波特率和名字 Linux IIC驱动实验-Linux IIC驱动编写之驱动框架搭建(上) 电源设计小贴士11-12：解决电源电路损耗问题
