[FPGA深度学习教程] - 基于FPGA的CNN卷积神经网络之ReLu激活层verilog实现

[FPGA深度学习教程] - 基于FPGA的CNN卷积神经网络之ReLu激活层verilog实现

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是最常用的网络结构之一。其中 ReLu 激活函数可以有效地缓解梯度消失问题，提高模型的鲁棒性和训练速度。本文将介绍如何在 FPGA 上实现 CNN 中的 ReLu 激活层。

首先，我们定义 ReLu 函数的 verilog 代码实现：

module relu(input [31:0] in_data, output reg [31:0] out_data, input clk, rst);
    always @(posedge clk or posedge rst) begin
        if(rst) begin
            out_data <= 0;
        end else begin
            if(in_data > 0) begin
                out_data <= in_data;
            end else begin
                out_data <= 0;
            end
        end
    end
endmodule

该模块具有一个输入端口 in_data（32 位宽）、一个时钟 clk、一个复位端口 rst 和一个输出端口 out_data（32 位宽）。在时钟上升沿或复位时，根据输入数据的值计算输出数据 out_data。

接下来，我们将 ReLu 激活层嵌入到 CNN 的设计中。假设