硬件卷积神经网络项目使用教程

硬件卷积神经网络项目使用教程

Hardware-CNNA convolutional neural network implemented in hardware (verilog)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hardware-CNN

1. 项目的目录结构及介绍

Hardware-CNN/
├── data/
│   ├── input/
│   └── output/
├── src/
│   ├── core/
│   ├── utils/
│   └── main.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── parameters.json
├── docs/
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放输入数据和输出结果的目录。
  • input/: 用于存放输入数据文件。
  • output/: 用于存放处理后的输出数据文件。
• src/: 源代码目录。
  • core/: 核心算法实现文件。
  • utils/: 工具函数和辅助文件。
  • main.py: 项目的主启动文件。
• config/: 配置文件目录。
  • config.yaml: 主要的配置文件。
  • parameters.json: 参数配置文件。
• docs/: 项目文档目录。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/main.py。该文件负责初始化项目配置、加载数据、调用核心算法并输出结果。以下是 main.py 的基本结构：

import os
import yaml
from core.cnn import CNN
from utils.data_loader import DataLoader

def main():
    # 加载配置文件
    with open('config/config.yaml', 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    
    # 初始化数据加载器
    data_loader = DataLoader(config['data'])
    
    # 加载数据
    input_data = data_loader.load_data()
    
    # 初始化CNN模型
    cnn = CNN(config['model'])
    
    # 运行模型
    output_data = cnn.run(input_data)
    
    # 保存输出结果
    data_loader.save_data(output_data)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件存放在 config/ 目录下，主要包括 config.yaml 和 parameters.json。

config.yaml

config.yaml 文件包含了项目的主要配置信息，如数据路径、模型参数等。以下是一个示例：

data:
  input_path: "data/input"
  output_path: "data/output"

model:
  learning_rate: 0.001
  epochs: 10
  batch_size: 32

parameters.json

parameters.json 文件包含了模型的具体参数设置，如卷积核大小、激活函数等。以下是一个示例：

{
  "conv_layers": [
    {
      "filters": 32,
      "kernel_size": 3,
      "activation": "relu"
    },
    {
      "filters": 64,
      "kernel_size": 3,
      "activation": "relu"
    }
  ],
  "dense_layers": [
    {
      "units": 128,
      "activation": "relu"
    }
  ],
  "output_layer": {
    "units": 10,
    "activation": "softmax"
  }
}

以上是硬件卷积神经网络项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用该项目。

Hardware-CNNA convolutional neural network implemented in hardware (verilog)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hardware-CNN