本書以通過FPGA實現(xiàn)簡易神經網絡的推理流程為主線，主要包含以下內容： 在TensorFlow學習框架下實現(xiàn)神經網絡訓練，保存訓練好的權值和偏置；將TensorFlow框架下訓練的神經網絡使用OpenCL語言實現(xiàn)，并編譯生成可執(zhí)行文件和FPGA編程文件；將輸入數(shù)據、權值、偏置等數(shù)據通過以太網口傳輸?shù)紽PGA開發(fā)板；在FPGA開發(fā)板上運行神經網絡。
本書的重點在于神經網絡算法的OpenCL描述方法及FPGA實現(xiàn)流程。簡易神經網絡算法不僅可以讓讀者明白神經網絡的工作原理及基本框架，還可以使用較少的OpenCL代碼描述，易于分析神經網絡算法與代碼的對應關系，實現(xiàn)OpenCL語言的學習。
本書以Ubuntu操作系統(tǒng)為運行環(huán)境，以***高的FPGA開發(fā)板DE10_nano為實現(xiàn)平臺，該開發(fā)板尺寸較小，易于攜帶，方便管理，價格較低，適合批量購買以開展相關教學實驗。
本書面向電子信息、計算機、自動化等相關專業(yè)的本科生及研究生或FPGA開發(fā)人員。