fastmachinelearning

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• 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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  難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 45/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1579 · 2026年10月13日 に作成

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• Consider migrating GitLab CI to GitHub Actions

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 48/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1557 · 2026年9月23日 に作成

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• hls4ml predict() input type and INT8 models

  再び着手できるかも @kr1xh が 10 日前に担当しましたが、オープン中のプルリクエストはありません。 オープン

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  難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 50/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1530 · コメント 11 件 · 2026年8月23日 に作成

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

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 22/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1471 · コメント 1 件 · 2026年5月6日 に作成

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

  再び着手できるかも @kr1xh が 45 日前に担当しましたが、オープン中のプルリクエストはありません。 オープン

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 25/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1464 · コメント 2 件 · 2026年4月11日 に作成

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

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 18/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1406 · コメント 1 件 · 2025年12月4日 に作成

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• Vitis Backend example (until bitstream generation)

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  難易度 4/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 8/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1387 · コメント 1 件 · 2025年9月22日 に作成

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• Non-optimal II optimization for Pointwise Conv1D

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 12/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1223 · コメント 3 件 · 2025年3月11日 に作成

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• User-exposed optimiser skipping

  再び着手できるかも @Narayan-ops が 105 日前に担当しましたが、オープン中のプルリクエストはありません。 オープン

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1128 · コメント 1 件 · 2024年11月14日 に作成

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• Hello, after converting GRU network to IP core using hls4ml, the output of IP core is not always 0. Here is my conversion code.

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 18/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1111 · コメント 6 件 · 2024年11月6日 に作成

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• Failed to synthesize QKeras CNN model: Internal stream failed dataflow checking: it must be produced and consumed exactly once.

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 18/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1105 · コメント 1 件 · 2024年10月30日 に作成

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• Does hls4ml currently support transform architectures?

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  難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 22/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1097 · コメント 6 件 · 2024年10月28日 に作成

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• DSP packing Vivado backend

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1096 · コメント 3 件 · 2024年10月28日 に作成

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• hls4ml optimization/dsp_aware_pruning changing tensorflow global behavior

  再び着手できるかも @bo3z が 719 日前に担当しましたが、オープン中のプルリクエストはありません。 オープン

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  fastmachinelearning/hls4ml#1092 · コメント 1 件 · 担当者 1 名 · 2024年10月26日 に作成

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• Connecting Conv1d layer with LSTM Layer.

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 18/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1052 · コメント 4 件 · 2024年8月13日 に作成

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• Vivado FIFO optimization overestimates first FIFO depth

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 22/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1049 · コメント 1 件 · 2024年8月8日 に作成

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• FPGA Output is Zero in CNN model with 8,512 parameters.

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 18/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1048 · コメント 9 件 · リアクション 1 件 · 2024年8月8日 に作成

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

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 8/100

  fastmachinelearning/hls4ml#1020 · コメント 1 件 · 2024年6月9日 に作成

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• Incorrect hls4ml results for AveragePooling2D/MaxPooling2D Keras layer

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  難易度 3/5 半日 初心者へのやさしさ 35/100

  fastmachinelearning/hls4ml#995 · コメント 1 件 · 2024年4月11日 に作成

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• SR backend doesn't work with Vitis HLS

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 25/100

  fastmachinelearning/hls4ml#994 · コメント 2 件 · 2024年4月10日 に作成

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

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  難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 40/100

  fastmachinelearning/hls4ml#957 · コメント 1 件 · 2024年1月12日 に作成

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• 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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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 18/100

  fastmachinelearning/hls4ml#950 · コメント 1 件 · 2023年12月27日 に作成

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• About QBatchNormalization is not support QKeras po2 quantizer

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  難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 45/100

  fastmachinelearning/hls4ml#948 · コメント 2 件 · 2023年12月23日 に作成

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• Concatenation Layer Issue with PyTorch ResNet

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  fastmachinelearning/hls4ml#931 · コメント 1 件 · 2023年11月30日 に作成

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• [XFORM 203-502]

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  fastmachinelearning/hls4ml#922 · コメント 7 件 · 2023年11月13日 に作成

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• part7b of tutorial has no result returned back

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  fastmachinelearning/hls4ml#913 · コメント 1 件 · 2023年11月6日 に作成

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• Conv2DTranspose is not supported

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 10/100

  fastmachinelearning/hls4ml#896 · コメント 1 件 · 2023年10月24日 に作成

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• HLS4ML IN QUARTUS SUPPORT FOR CONV2D

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#878 · コメント 5 件 · 2023年9月28日 に作成

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• `PointwiseConv2D` and `ReuseFactor` synthesis error

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 22/100

  fastmachinelearning/hls4ml#867 · コメント 1 件 · 2023年9月11日 に作成

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

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  fastmachinelearning/hls4ml#859 · コメント 2 件 · 2023年8月29日 に作成

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• About Alveo-Pynq

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  fastmachinelearning/hls4ml#854 · コメント 1 件 · 2023年8月19日 に作成

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• Unsupported layer type: SlicingOpLambda

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

  fastmachinelearning/hls4ml#841 · コメント 6 件 · 2023年7月31日 に作成

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• Support for Keras v3 file format

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  難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 45/100

  fastmachinelearning/hls4ml#831 · コメント 2 件 · 2023年7月12日 に作成

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• Profiling layers in an RNN

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  難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 50/100

  fastmachinelearning/hls4ml#829 · コメント 1 件 · 2023年7月4日 に作成

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• get_valid_reuse_factors returns some invalid RFs for the im2col conv impementations

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  fastmachinelearning/hls4ml#817 · コメント 1 件 · 2023年6月20日 に作成

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

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  fastmachinelearning/hls4ml#808 · 2023年6月13日 に作成

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• Update hls4ml recipe in conda-forge

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  難易度 4/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

  fastmachinelearning/hls4ml#790 · コメント 3 件 · 2023年5月12日 に作成

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

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 20/100

  fastmachinelearning/hls4ml#789 · コメント 1 件 · 2023年5月11日 に作成

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• Using the Extension API; always the same resource usage

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 12/100

  fastmachinelearning/hls4ml#787 · コメント 1 件 · 2023年5月11日 に作成

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• No return in allocate_mem function ( axi_stream_driver Alveo)

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  難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 88/100

  fastmachinelearning/hls4ml#771 · コメント 1 件 · 2023年4月19日 に作成

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• Conv layer changes other layers to Resource unless specifically set

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 30/100

  fastmachinelearning/hls4ml#759 · コメント 6 件 · 2023年4月13日 に作成

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• KeyError, when calling profiling.compare

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  難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 62/100

  fastmachinelearning/hls4ml#736 · コメント 1 件 · 2023年3月21日 に作成

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• `transpose_3d` for `hls_stream` missing

  再び着手できるかも このイシューのプルリクエストはマージされずにクローズされました。 オープン

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  難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 28/100

  fastmachinelearning/hls4ml#712 · コメント 4 件 · 2023年2月13日 に作成

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

  オープン

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  難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#705 · 2023年1月12日 に作成

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• error while converting onnx model to hls

  再び着手できるかも このイシューのプルリクエストはマージされずにクローズされました。 オープン

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  難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 62/100

  fastmachinelearning/hls4ml#686 · コメント 2 件 · 2022年11月25日 に作成

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• Co-simulation is failing

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#679 · コメント 2 件 · 2022年11月6日 に作成

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• QBatchNormalization quantizers

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  難易度 3/5 半日 初心者へのやさしさ 38/100

  fastmachinelearning/hls4ml#657 · コメント 1 件 · 2022年9月20日 に作成

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• Streaming Activation incorrect shape & Reshape layer failed compilation

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 22/100

  fastmachinelearning/hls4ml#647 · コメント 1 件 · 2022年9月2日 に作成

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• RuntimeError: No active memories in design

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  難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 15/100

  fastmachinelearning/hls4ml#637 · コメント 1 件 · 2022年8月11日 に作成

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• BatchNormalization failded conversion if it is untrainable

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  enhancement

  難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 62/100

  fastmachinelearning/hls4ml#630 · 2022年8月4日 に作成

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