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本書是《智慧計算系統》教材的配套實驗教程，全書基於智慧計算系統各章節的重點或難點，結合智慧計算系統的軟硬體技術棧設計了基於通用CPU平臺和深度學習處理器平臺的分階段實驗和綜合實驗。實驗設計與理論章節一對一匹配，結合知識樹的構建，幫助讀者輕鬆上手實驗，切實強化動手能力，讓讀者真正掌握智慧計算系統的部署與優化。
第1章 緒論 1
1.1 智慧計算系統簡介 2
1.2 實驗設計 4
1.3 實驗平臺 8
1.3.1 硬體平臺 8
1.3.2 軟體環境 9
1.4 遊戲實驗系統 10
第2章 神經網路設計實驗 12
2.1 基於三層神經網路實現手寫數位分類 12
2.1.1 實驗目的 12
2.1.2 背景介紹 13
2.1.3 實驗環境 17
2.1.4 實驗內容 18
2.1.5 實驗步驟 19
2.1.6 實驗評估 29
2.1.7 實驗思考 29
2.2 基於DLP平臺實現手寫數位分類 29
2.2.1 實驗目的 29
2.2.2 背景介紹 30
2.2.3 實驗環境 34
2.2.4 實驗內容 34
2.2.5 實驗步驟 35
2.2.6 實驗評估 40
2.2.7 實驗思考 40
第3章 深度學習應用實驗 41
3.1 基於VGG19實現圖像分類 41
3.1.1 實驗目的 41
3.1.2 背景介紹 42
3.1.3 實驗環境 45
3.1.4 實驗內容 46
3.1.5 實驗步驟 46
3.1.6 實驗評估 53
3.1.7 實驗思考 54
3.2 基於DLP平臺實現圖像分類 54
3.2.1 實驗目的 54
3.2.2 實驗環境 55
3.2.3 實驗內容 55
3.2.4 實驗步驟 55
3.2.5 實驗評估 60
3.2.6 實驗思考 60
3.3 非即時圖像風格遷移 61
第4章 程式設計框架實驗 79
4.1 基於TensorFlow實現圖像分類 79
4.2 基於TensorFlow實現即時風格遷移推斷 91
4.3 基於TensorFlow實現即時風格遷移訓練 102
4.4 自訂TensorFlow CPU運算元 116
第5章 智慧程式設計語言實驗 132
5.1 智慧程式設計語言運算元開發與集成實驗（BCL開發實驗） 132
5.2 智慧程式設計語言性能優化實驗 157
5.3 智慧程式設計語言運算元開發實驗（BPL開發實驗） 173
第6章 深度學習處理器運算器設計實驗 183
6.1 實驗目的 183
6.2 背景介紹 184
6.3 實驗環境 189
6.4 實驗內容 191
6.5 實驗步驟 192
6.6 實驗評估 204
6.7 實驗思考 204
第7章 綜合實驗 205
7.1 基於YOLOv3實現目標檢測 205
7.2 基於EAST實現文本檢測 239
7.3 基於BERT實現自然語言處理 261
附錄A DLP軟體環境介紹304
參考文獻315
後記318
