FPGAでTD4を作成する1（ROM作成）

「CPUの創りかた」という本に載っている4bitCPU「TD4」をFPGAで作成します。
使用するFPGAボードはXilinxのBasys2で、言語はVHDLです。
各パーツごとに作成して最後に全体を統合します。今回はROMを作成します。

Windows 10 64bitにISE Design Suite 14.7をインストールする

1年前に手に入れたまま放置していたXilinxのFPGA評価ボードを動かしてみることにしました。
評価ボードはSpartan 3Eを搭載したBASYS2で、使用するツールはISE Design Suiteです。
今回Windows10にインストールしましたが、色々とトラブったのでまとめておきます。

評価ボードと開発ツールについて

私が持っている評価ボードはXilinxのBASYS2です。
7セグLED、プッシュスイッチ、スライドスイッチ、I/Oポート、VGAなどがついています。

秋月電子で11600円で購入できます。
akizukidenshi.com

さらに性能の高いBasys3もあります。

開発ツールは無償で利用できるISE Design Suite 14.7を使用します。
XilinxのツールだとVivadoが新しいのですが、BASYS2に搭載しているSpartan 3Eは古くて対応していないそうです。
ちなみにISE Design Suite 14.7が最終バージョンとなるそうです。

ISE Design Suiteのインストール

Windows 10 64bitに開発ツールをインストールします。
以下のページからインストールできます。

https://japan.xilinx.com/support/download/index.html/content/xilinx/ja/downloadNav/design-tools/v2012_4---14_7.htmljapan.xilinx.com

ページの左端に「14.7(Windows10)」とあるのでWindows10ユーザーはついついそちらを押してしまうかと思いますが、そちらはSpartan 6のみしかサポートしていません。
Windows 10の表示のない14.7を選びます。

そして以下の「フル DVD シングル ファイルのダウンロード イメージ」を選んでダウンロードします。

ダウンロードしたファイルを解凍したら、本来は「Xilinx_ISE_DS_14.7_1015_1」フォルダ内にあるxsetup.exeを起動してインストールを進めます。
しかしこちらはWindows 10には対応していないようで、インストールしても開発ツールを開けません。

そこで「Xilinx_ISE_DS_14.7_1015_1\bin\nt」にあるxsetup.exeを起動します。
この先の手順はXilinxのhow to setupのページに説明があるので参考にしてください。

https://japan.xilinx.com/publications/japan/j_how_to_setup.pdf

インストールに成功したらISE Design Suite 14.7を起動します。
ProjectタブのDesign Propertiesを開き、以下のようにFamilyを「Spartan3E」、Deviceを「XC3S100E」と選択します。
Basys2以外を使用している場合は各々のデバイスに合わせて設定してください。

まとめ

Windows 10 64bitでISE Design Suite 14.7をインストールする方法についてまとめました。
ハマってしまうポイントがいくつもあり、私自身かなり時間をつかってしまいました。

【6章後半・応用編】PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

「PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」の第6章の後半についてまとめます。
6章は本の最終章なのですが、応用編として機械学習をWebアプリや業務システムに組み込む方法について紹介されています。
6-3までは前回の記事で書いたため、この記事は6-4からです。

【6章前半・応用編】PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

「PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」の第6章についてまとめます。

この章は本の最終章なのですが、応用編として機械学習をWebアプリや業務システムに組み込む方法について紹介されています。

【4章・自然言語処理】PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

「PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」の4章の内容について勉強したことをまとめます。

4章のテーマは自然言語処理で、文章の分析・分類やSNSや掲示板のスパム投稿判定の方法について書かれています。