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doc/development_fpga.md

 # FPGA开发文档
 
-FPGA平台的代码分为V1和V2。其中V1在Xilinx ZCU102 revision 1.0开发板测试Resnet50成功，预测结果正确。以下描述适用于复现V1运行的结果。
+FPGA平台的代码分为V1和V2。要复现V1运行的结果，需要准备专门的硬件、底层驱动程序、FPGA工程。这些都在之前的版本[1.1.1](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/releases/tag/1.1.1) 中提供了链接。根据链接的使用说明，可以复现resnet50的推测结果。
 
-## 准备硬件
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-1. 购买Xilinx ZCU102 revision1.0 开发板
-2. 另外下载Xilinx ZCU102 Ubuntu[镜像文件](https://www.xilinx.com/member/forms/download/xef.html?filename=Ubuntu_Desktop_Release_2018_1.zip)，并烧录进SD卡。
- * Windowns系统可使用Win32DiskImager
- * Linux系统使用dd命令：dd if=name.img of=/dev/sdb
-2. 将SD卡插入电脑，替换分区1中已有的BOOT.BIN、image.ub为[BOOT.BIN、image.ub](http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile/fpga/files.tar.gz)
-3. 将SD卡插入ZCU102开发板，设置板拨码开关为SD卡启动，上电启动Linux系统.
-3. 装载驱动：sudo insmod [fpgadrv.ko](http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile/fpga/files.tar.gz)
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-## 编译工程
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-1. 将最新的paddle mobile 代码复制到ZCU102开发板中。
-2. 进入paddle-mobile根目录， CMakeLists.txt 设置平台为 option(FPGA "fpga support" ON)。CPU和MALI\_GPU选项设置为OFF。设置option(FPGAV1 "fpga v1" ON), option(FPGAV2 "fpga v2" OFF)。
-2. 执行以下命令，可在./test/build下生成test-resnet50可执行程序。
-    * mkdir build
-    * cd build
-    * cmake ..
-    * make
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-## 准备模型和数据
-___
-1. 模型文件放在./test/models/resnet50中。将[\_\_model\_\_](http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile/fpga/files.tar.gz)文件复制到此文件夹下。
-2. 如果不存在，则创建文件夹./test/models/resnet50 和 ./test/images。
-3. 另外下载模型[权重文件](http://paddle-imagenet-models.bj.bcebos.com/resnet_50_model.tar),解压后也放在./test/models/resnet50 中。
-4. 将数据文件[image_src_float](http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile/fpga/files.tar.gz)复制到./test/images下。此数据文件对应着标准数据集中的ILSVRC2012_val_00000885.JPEG，分类标签为80， 对应着"black grouse"。
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-## 运行程序
-___
-1. 进入./test/build目录。
-2. sudo ./test-resnet50
-3. 如果于DEBUG选项是否打开，屏幕会输出很多中间打印信息。最终打印出预测分类结果为80。
+后续PaddleMobile版本，不再提供相关的辅助文件。

src/io/paddle_inference_api.h

@@ -35,6 +35,10 @@ namespace fpga {
 int open_device();
 void* fpga_malloc(size_t size);
 void fpga_free(void* ptr);
+
+//  Usage:
+//  auto version = fpga::paddle_mobile_version();
+//  std::cout << "0X0" << std::hex << version << std::endl;
 uint32_t paddle_mobile_version();
 }  // namespace fpga
 #endif