【源码】基于C语言的LSTM模型硬件定制化部署方案

项目简介

本项目是基于C语言的LSTM（长短期记忆）模型硬件定制化部署方案，主要面向资源受限的硬件设备，可让LSTM模型高效运行以完成时间序列预测任务。通过一系列优化和定制化手段，实现了模型在硬件上的部署，涵盖模型的量化、转换和硬件加速等操作。

项目的主要特性和功能

1. 模型的量化与反量化：借助Python脚本完成模型量化，把模型权重由浮点数转为定点数，减小模型大小并提升运行速度，同时提供反量化函数，将输入输出在定点数和浮点数间转换。
2. 模型转换与加载：利用Python脚本把TensorFlow Lite模型转换为C程序可用格式，生成加载模型的C代码。
3. 硬件加速：通过优化算法和编写硬件特定汇编代码，实现LSTM模型的硬件加速。
4. 模型的训练和测试：提供Python脚本用于训练LSTM模型，并测试其在硬件上的性能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 编译并运行Python脚本，开展模型的训练和测试。 2. 使用C语言代码，依据Python脚本生成的C代码，加载并运行LSTM模型。 3. 在硬件设备上测试模型性能，按需进行模型的优化和调整。

注意：运行本项目需具备C语言和Python编程知识，以及TensorFlow和TensorFlow Lite的相关经验，同时项目运行可能需要一定硬件资源，如嵌入式设备或特定处理器。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】