fastmachinelearning/hls4ml

Las issues en las que quizá ya trabaja alguien aparecen al final. Ordenar todo por fecha

• QKeras recurrent layers (QSimpleRNN, QLSTM, QGRU): weight quantizers are not applied, so results differ from QKeras (Keras 2 and Keras 3)

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 45/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1579 · Abierto el 13/10/2026

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Consider migrating GitLab CI to GitHub Actions

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1557 · Abierto el 23/9/2026

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• hls4ml predict() input type and INT8 models

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 50/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1530 · 11 comentarios · Abierto el 23/8/2026

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• QDepthwiseConv2D produces wrong output — alternating channels zeroed in both io_parallel and io_stream (QKeras + Vivado backend)

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 22/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1471 · 1 comentario · Abierto el 6/5/2026

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• SimpleRNN layer is partially parsed by hls4ml (weights are generated), but not instantiated in the generated HLS C++ (myproject.cpp

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1464 · 2 comentarios · Abierto el 11/4/2026

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• BramFactor Setup and getting: cannot open shared object file: No such file or directory

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 18/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1406 · 1 comentario · Abierto el 4/12/2025

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Vitis Backend example (until bitstream generation)

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  Dificultad 4/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 8/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1387 · 1 comentario · Abierto el 22/9/2025

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Non-optimal II optimization for Pointwise Conv1D

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 12/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1223 · 3 comentarios · Abierto el 11/3/2025

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• User-exposed optimiser skipping

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1128 · 1 comentario · Abierto el 14/11/2024

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• DSP packing Vivado backend

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1096 · 3 comentarios · Abierto el 28/10/2024

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• LLM support, attention head and transformer architecture support for hls4ml

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 8/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1020 · 1 comentario · Abierto el 9/6/2024

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Incorrect hls4ml results for AveragePooling2D/MaxPooling2D Keras layer

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  Dificultad 3/5 Medio día Aptitud para principiantes 35/100

  fastmachinelearning/hls4ml#995 · 1 comentario · Abierto el 11/4/2024

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• SR backend doesn't work with Vitis HLS

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100

  fastmachinelearning/hls4ml#994 · 2 comentarios · Abierto el 10/4/2024

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Move transpose based on backend from hls4ml/model/layers.py to backend-specific areas

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 40/100

  fastmachinelearning/hls4ml#957 · 1 comentario · Abierto el 12/1/2024

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• ERROR: [XFORM 203-504] Stop unrolling loop 'Product1' (firmware/nnet_utils/nnet_dense_latency.h:37) in function 'nnet::dense_latency<ap_fixed<16, 6, (ap_q_mode)5, (ap_o_mode)3, 0>, ap_fixed<16, 6, (ap_q_mode)5, (ap_o_mode)3, 0>, config42_mult>' because it may cause large runtime and excessive memory usage due to increase in code size. Please avoid unrolling the loop or form sub-functions for code in the loop body. myproject_prj:solution1 Dec 27, 2023 6:47:26 PM

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 18/100

  fastmachinelearning/hls4ml#950 · 1 comentario · Abierto el 27/12/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• About QBatchNormalization is not support QKeras po2 quantizer

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 45/100

  fastmachinelearning/hls4ml#948 · 2 comentarios · Abierto el 23/12/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Concatenation Layer Issue with PyTorch ResNet

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100

  fastmachinelearning/hls4ml#931 · 1 comentario · Abierto el 30/11/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• [XFORM 203-502]

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 12/100

  fastmachinelearning/hls4ml#922 · 7 comentarios · Abierto el 13/11/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• part7b of tutorial has no result returned back

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  Dificultad 3/5 Medio día Aptitud para principiantes 18/100

  fastmachinelearning/hls4ml#913 · 1 comentario · Abierto el 6/11/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Conv2DTranspose is not supported

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 10/100

  fastmachinelearning/hls4ml#896 · 1 comentario · Abierto el 24/10/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• HLS4ML IN QUARTUS SUPPORT FOR CONV2D

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#878 · 5 comentarios · Abierto el 28/9/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• `PointwiseConv2D` and `ReuseFactor` synthesis error

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 22/100

  fastmachinelearning/hls4ml#867 · 1 comentario · Abierto el 11/9/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Add Resource, io_parallel, depth_multiplier>1 and Quartus support for (Q)DepthwiseConv

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 12/100

  fastmachinelearning/hls4ml#859 · 2 comentarios · Abierto el 29/8/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• About Alveo-Pynq

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 12/100

  fastmachinelearning/hls4ml#854 · 1 comentario · Abierto el 19/8/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Unsupported layer type: SlicingOpLambda

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100

  fastmachinelearning/hls4ml#841 · 6 comentarios · Abierto el 31/7/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Support for Keras v3 file format

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 45/100

  fastmachinelearning/hls4ml#831 · 2 comentarios · Abierto el 12/7/2023

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• Profiling layers in an RNN

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 50/100

  fastmachinelearning/hls4ml#829 · 1 comentario · Abierto el 4/7/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• get_valid_reuse_factors returns some invalid RFs for the im2col conv impementations

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 45/100

  fastmachinelearning/hls4ml#817 · 1 comentario · Abierto el 20/6/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Save model weights in quantized fixed point representation instead of floating point

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100

  fastmachinelearning/hls4ml#808 · Abierto el 13/6/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Update hls4ml recipe in conda-forge

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  Dificultad 4/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100

  fastmachinelearning/hls4ml#790 · 3 comentarios · Abierto el 12/5/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Using the Extension API; IO_Stream: ERROR: the stream pragma must be specified with a constant stream depth.

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 20/100

  fastmachinelearning/hls4ml#789 · 1 comentario · Abierto el 11/5/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Using the Extension API; always the same resource usage

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 12/100

  fastmachinelearning/hls4ml#787 · 1 comentario · Abierto el 11/5/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• No return in allocate_mem function ( axi_stream_driver Alveo)

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  Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 88/100

  fastmachinelearning/hls4ml#771 · 1 comentario · Abierto el 19/4/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Conv layer changes other layers to Resource unless specifically set

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 30/100

  fastmachinelearning/hls4ml#759 · 6 comentarios · Abierto el 13/4/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• KeyError, when calling profiling.compare

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 62/100

  fastmachinelearning/hls4ml#736 · 1 comentario · Abierto el 21/3/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• `transpose_3d` for `hls_stream` missing

  Quizá libre de nuevo Un pull request para esta issue se cerró sin fusionarse. Abierto

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  Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 28/100

  fastmachinelearning/hls4ml#712 · 4 comentarios · Abierto el 13/2/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Split FIFO optimization into multiple optimizers, don't call write explictily

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#705 · Abierto el 12/1/2023

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• error while converting onnx model to hls

  Quizá libre de nuevo Un pull request para esta issue se cerró sin fusionarse. Abierto

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  Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 62/100

  fastmachinelearning/hls4ml#686 · 2 comentarios · Abierto el 25/11/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Co-simulation is failing

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#679 · 2 comentarios · Abierto el 6/11/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• QBatchNormalization quantizers

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  Dificultad 3/5 Medio día Aptitud para principiantes 38/100

  fastmachinelearning/hls4ml#657 · 1 comentario · Abierto el 20/9/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Streaming Activation incorrect shape & Reshape layer failed compilation

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 22/100

  fastmachinelearning/hls4ml#647 · 1 comentario · Abierto el 2/9/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• RuntimeError: No active memories in design

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#637 · 1 comentario · Abierto el 11/8/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• BatchNormalization failded conversion if it is untrainable

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  Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 62/100

  fastmachinelearning/hls4ml#630 · Abierto el 4/8/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• convert_from_keras_model with project_name set to nondefault value fails to build

  Quizá libre de nuevo @jmitrevs la tomó hace 1538 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto

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  fastmachinelearning/hls4ml#624 · 1 comentario · 1 asignado · Abierto el 31/7/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Why nnet_pooling_stream.h does not support padding='same'?

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 30/100

  fastmachinelearning/hls4ml#617 · 2 comentarios · 1 reacción · Abierto el 25/7/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Incompatibility of hls4ml's Resize with TF's Resizing

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  Dificultad 3/5 Medio día Aptitud para principiantes 42/100

  fastmachinelearning/hls4ml#599 · Abierto el 13/7/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• Error while building hls_model. Cannot partition array 'tmp.data.V': array access out of bound.

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 22/100

  fastmachinelearning/hls4ml#592 · 1 comentario · Abierto el 7/7/2022

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• random prediction of resnet generated by hls4ml

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#590 · 3 comentarios · Abierto el 6/7/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• logging?

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  Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#589 · 5 comentarios · Abierto el 5/7/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días

• HLS configuration causes weights of the resulting model to be all zeros reducing the accuracy of the HLS model

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  Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100

  fastmachinelearning/hls4ml#565 · 3 comentarios · Abierto el 8/6/2022

  Los mantenedores suelen responder en 3 días