关于KPU
KPU是通用的神经网络处理器，它可以在低功耗的情况下实现卷积神经网络计算，时时获取被检测目标的大小、坐标和种类，对人脸或者物体进行检测和分类。
KPU 具备以下几个特点：
支持主流训练框架按照特定限制规则训练出来的定点化模型对网络层数无直接限制，支持每层卷积神经网络参数单独配置，包括输入输出通道数目、输入输 出行宽列高支持两种卷积内核 1×1 和 3×3支持任意形式的激活函数实时工作时最大支持神经网络参数大小为 5.5MiB 到 5.9MiB非实时工作时最大支持网络参数大小为（Flash 容量-软件体积） 模块方法
加载模型
从flash或者文件系统中加载模型
import KPU as kputask = kpu.load(offset or file_path)
参数
offtset: 模型在 flash 中的偏移大小，如 0xd00000 表示模型烧录在13M起始的地方file_path: 模型在文件系统中为文件名， 如 “/sd/xxx.kmodel”
返回
kpu_net: kpu 网络对象 92242651
