1、用C语言编写：GGML是用C语言开发的，这意味着它可能具有高性能和低资源消耗的特点。 2、支持16位浮点：GGML支持16位浮点数，这可以减少模型的存储空间和计算资源需求，同时保持合理的精度。 3、整数量化支持（例如INT4位、INT5位、INT8位）：GGML支持将模型 ...

本示例工程中我们会在 TensorFlow2 下使用 Keras API 创建一个自定义 CNN 网络，在 Vitis-AI 1.3 环境下编译成 Xilinx DPU 上运行的模型文件，并在 Xilinx zynqMP 上部署运行。 该示例工程应在 Vitis-AI1.3 Docker，vitis-ai-tensorflow2conda 环境中运行。 有关Mnist手写数字数据集，请参见 ...

导语：对于图像分类任务，当前最先进的架构是卷积神经网络 (CNNs)，无论是面部识别、自动驾驶还是目标检测，CNN 都得到广泛使用。 雷锋网 AI 研习社按：本文为雷锋网字幕组编译的技术博客，原标题 A simple 2D CNN for MNIST digit recognition，作者为 Sambit Mahapatra。