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【分享】 【分享】NMSIS神经网络库使用介绍CICC1037+对对队

发表于 全国大学生集成电路创新创业大赛 2021-06-26 13:02:29
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2018
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队伍编号:CICC1037

队伍名称:对对队

NMSIS NN 软件库是一组高效的神经网络内核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 处理器内核上的神经网络的性能并最​​大限度地减少其内存占用。

该库分为多个功能,每个功能涵盖特定类别:

  •   神经网络卷积函数
  •   神经网络激活函数
  •   全连接层函数
  •   神经网络池化函数
  •   Softmax 函数
  •   神经网络支持功能

  该库具有用于操作不同权重和激活数据类型的单独函数,包括 8 位整数 (q7_t) 和 16 位整数 (q15_t)。

卷积神经网络示例:

本示例中使用的 CNN 基于来自 Caffe 的 CIFAR-10 示例。神经网络由 3 个卷积层组成,中间散布着 ReLU 激活层和最大池化层,最后是一个全连接层。网络的输入是一个 32x32 像素的彩色图像,它将被分为 10 个输出类之一。此示例模型实现需要 32.3 KB 来存储权重,40 KB 用于激活,3.1 KB 用于存储im2col数据。

变量说明:
  • conv1_wtconv2_wt,conv3_wt是卷积层权重矩阵
  • conv1_biasconv2_bias,conv3_bias是卷积层偏置数组
  • ip1_wt, ip1_bias 指向全连接层权重和偏置
  • input_data 指向输入图像数据
  • output_data 指向分类输出
  • col_buffer是存储im2col输出的缓冲区
  • scratch_buffer 用于存储激活数据(中间层输出)
使用的 NMSIS DSP 软件库函数:


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