本教材内容以FPGA实现简易神经网络推理流程为主线, 主要涵盖以下几个步骤: 第一步: 在TensorFlow学习框架下实现神经网络训练, 保存训练好的权值和偏置。第二步: 将TensorFlow框架下训练的神经网络使用OpenCL语言实现, 并进行编译生成可执行文件和FPGA编程文件。第三步: 将输入数据、权值、偏置等数据通过以太网口传输到FPGA开发板中。第四步: 在FPGA开发板上运行神经网络。之所以选择简易神经网络的原因是, 本书的重点不在于介绍神经网络算法, 而在于神经网络算法的OpenCL描述方法及FPGA实现流程。简易神经网络算法可以让学生明白神经网络