DNNGraph项目使用教程

DNNGraph项目使用教程

dnngraph A DSL for deep neural networks, supporting Caffe and Torch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/dnngraph

1. 项目目录结构及介绍

DNNGraph 是一个用 Haskell 编写的深度神经网络模型生成领域特定语言（DSL）。以下是项目的目录结构及其各部分的简要介绍：

dnngraph/
├── .gitignore               # 忽略文件列表
├── LICENSE                  # 项目许可证文件
├── NN.hs                    # Haskell代码文件，包含核心的神经网络模型定义
├── README.org               # 项目说明文件
├── Setup.hs                 # Haskell Cabal的配置文件
├── binary_to_text.py        # Python脚本，用于二进制到文本的转换
├── caffe.proto              # Caffe协议缓冲文件
├── caffegraph.cabal         # Cabal包配置文件
├── demo.sh                  # 示例脚本，用于演示如何使用DNNGraph生成模型
├── lens_proto.sh            # 脚本，用于生成 Protocol Buffers 的 Haskell 代码
├── stack.yaml               # Stack构建工具的配置文件
└── ...                      # 其他可能存在的文件和目录

2. 项目的启动文件介绍

demo.sh 是项目的启动文件，它演示了如何使用 DNNGraph 生成深度神经网络模型。以下是 demo.sh 的基本内容：

#!/bin/bash

# 确保安装了Python 2和protoc
cabal install hprotoc
./lens_proto.sh # 生成协议缓冲的Haskell代码
cabal install   # 安装DNNGraph依赖

这个脚本执行了以下步骤：

• 使用 Cabal 安装 hprotoc，这是 Haskell 中的 Protocol Buffers 编译器。
• 运行 lens_proto.sh 脚本来生成 Haskell 代码，这些代码对应于 Caffe 的 .proto 文件。
• 使用 Cabal 安装项目依赖。

用户可以通过在终端中执行 ./demo.sh 来运行这个脚本。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 stack.yaml 和 .gitignore。

• stack.yaml：这是 Stack 构建工具的配置文件，用于定义 Haskell 项目的构建环境和依赖。例如，它可能指定了项目依赖的 Haskell 版本和需要安装的包。

# 示例 stack.yaml 内容
resolver: lts-18.18
dependencies:
- base
- dnngraph

• .gitignore：这是一个由 Git 使用的文件，它指定了一组不应被提交到版本控制系统中的文件和目录。例如，它通常会包含编译生成的文件、本地设置文件以及日志文件。

# 示例 .gitignore 内容
*.hi
*.o
*.cabal
dist/

在开始使用 DNNGraph 之前，确保正确配置了这些文件，以便项目能够顺利编译和运行。

dnngraph A DSL for deep neural networks, supporting Caffe and Torch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/dnngraph