XNOR-Net 项目使用教程

XNOR-Net 项目使用教程

XNOR-Net ImageNet classification using binary Convolutional Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xn/XNOR-Net

1. 项目目录结构及介绍

XNOR-Net 项目是一个使用二值卷积神经网络进行 ImageNet 分类的研究项目。以下是项目的目录结构及文件介绍：

XNOR-Net/
├── data.lua                # 数据加载和预处理脚本
├── dataset.lua             # 数据集处理类
├── donkey.lua              # 用于调试的示例脚本
├── main.lua               # 主程序脚本，用于训练和测试模型
├── model.lua              # 神经网络模型定义
├── newLayers.lua          # 自定义神经网络层
├── opts.lua               # 命令行参数解析
├── test.lua               # 测试脚本
├── train.lua              # 训练脚本
├── util.lua               # 工具函数库
├── README.md              # 项目说明文件
└── SOFTWARE-LICENSE-AGREEMENT.lic # 软件许可协议

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.lua，它负责初始化项目、加载配置文件、加载数据集、构建模型、训练模型以及测试模型。

以下是 main.lua 的基本使用方法：

th main.lua -data [path to ImageNet dataset] -nGPU [number of GPUs] -batchSize [batch size] -netType [network type] -binaryWeight -dropout [dropout rate]

其中，-data 参数指定 ImageNet 数据集的路径，-nGPU 指定使用的 GPU 数量，-batchSize 指定批量大小，-netType 指定网络类型，-binaryWeight 表示使用二值权重，-dropout 设置 dropout 比率。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 opts.lua，它用于解析命令行参数并生成配置字典。这个字典会被传递给 main.lua 中的各个部分，以便于它们读取和使用配置信息。

opts.lua 文件中定义了默认的配置参数，例如：

local cmd = arg.parse({
  data = (arg[1] or%"),
  nGPU = 1,
  batchSize = 128,
  netType = "alexnet",
  binaryWeight = false,
  dropout = 0.1,
  ...
})

在运行 main.lua 时，可以通过命令行参数来覆盖 opts.lua 中的默认配置。例如，如果用户想要更改批量大小，可以在命令行中添加 -batchSize 64 参数。

以上就是 XNOR-Net 项目的使用教程，希望对您有所帮助。

XNOR-Net ImageNet classification using binary Convolutional Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xn/XNOR-Net