Incremental-Network-Quantization 项目使用教程
1. 项目的目录结构及介绍
Incremental-Network-Quantization/
├── cmake/
├── data/
├── docker/
├── docs/
├── examples/
│ └── INQ/
│ └── alexnet/
├── include/
│ └── caffe/
├── matlab/
├── models/
│ └── bvlc_alexnet/
├── python/
├── scripts/
├── src/
│ └── caffe/
├── tools/
├── CMakeLists.txt
├── CONTRIBUTING.md
├── CONTRIBUTORS.md
├── INSTALL.md
├── LICENSE
├── Makefile
├── Makefile.config
├── Makefile.config.example
├── README.md
├── README_CAFFE.md
└── run.py
目录结构介绍
- cmake/: 包含CMake构建相关的文件。
- data/: 存放数据集文件。
- docker/: 包含Docker相关的配置文件。
- docs/: 存放项目文档。
- examples/INQ/alexnet/: 包含INQ在AlexNet上的示例代码。
- include/caffe/: 包含Caffe的头文件。
- matlab/: 包含Matlab相关的脚本和工具。
- models/bvlc_alexnet/: 存放预训练的AlexNet模型。
- python/: 包含Python脚本和工具。
- scripts/: 包含各种脚本文件。
- src/caffe/: 包含Caffe的源代码。
- tools/: 包含各种工具和实用程序。
- CMakeLists.txt: CMake构建文件。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- CONTRIBUTORS.md: 贡献者列表。
- INSTALL.md: 安装指南。
- LICENSE: 项目许可证。
- Makefile: 构建文件。
- Makefile.config: 配置文件。
- Makefile.config.example: 配置文件示例。
- README.md: 项目主README文件。
- README_CAFFE.md: Caffe相关的README文件。
- run.py: 项目的启动文件。
2. 项目的启动文件介绍
run.py
run.py
是项目的启动文件,用于训练5位精度的AlexNet模型。该脚本会下载预训练的AlexNet模型,并进行增量网络量化训练。
使用方法
python run.py
主要功能
- 下载预训练模型: 脚本会自动下载预训练的AlexNet模型。
- 增量网络量化训练: 进行5位精度的AlexNet模型训练。
- 日志保存: 训练过程中的日志会保存为
run1_log.out
,run2_log.out
,run3_log.out
等文件。
3. 项目的配置文件介绍
Makefile.config
Makefile.config
是项目的配置文件,用于配置Caffe的构建选项。该文件包含了各种编译选项、依赖库路径、CUDA配置等。
主要配置项
- CPU_ONLY: 是否仅使用CPU进行训练。
- CUDA_DIR: CUDA的安装路径。
- BLAS: 使用的BLAS库(如Atlas, OpenBLAS, MKL等)。
- PYTHON_INCLUDE: Python的包含路径。
- PYTHON_LIB: Python的库路径。
- INCLUDE_DIRS: 包含路径。
- LIBRARY_DIRS: 库路径。
Makefile.config.example
Makefile.config.example
是配置文件的示例,包含了所有可能的配置选项及其默认值。用户可以根据自己的环境进行修改。
使用方法
- 复制
Makefile.config.example
为Makefile.config
。 - 根据实际环境修改
Makefile.config
中的配置项。
cp Makefile.config.example Makefile.config
INSTALL.md
INSTALL.md
是项目的安装指南,包含了详细的安装步骤和依赖项说明。用户可以根据该文档进行项目的安装和配置。
主要内容
- 依赖项: 列出了项目所需的所有依赖项。
- 安装步骤: 详细说明了如何安装和配置项目。
- 常见问题: 列出了安装过程中可能遇到的问题及其解决方法。
通过以上文档,用户可以快速了解并使用Incremental-Network-Quantization项目。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考