文件名称:
tiny_cnn:卷积，关联和合并是神经网络的基本单元。 该测试希望您在CC ++中编写这三部分的功能-源码
开发工具:
文件大小: 11mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-16
详细说明：tiny_CNN性能测试
卷积，Relu以及池化是卷积神经网络的基本单元，这个项目采用C ++实现了这三个基本单元的前进和后退计算。并且实现了将这三个单元组合为一体的模块以提高性能，组合后有1.2倍的性能提升。该项目采用OpenMP支持多核并行。
目录
介绍
1.项目结构
./src原始码
./lib开源第三方矩阵库Eigen（长期可调用MKL）
./data mnist数据集
./python numpy实现算法demo以及Pytorch作基准
./main.cpp测试性能代码
2.建立
mkdir build
cd build
cmake ../
make
3.算法简介
卷积Caffe中经典的im2col算法实现
卷积和MaxPooling实现中对最外层的n_sample循环加入并行以优化
将Convolution，Relu，Max_Pooling融合为一个模块，同样在最外层加入为优
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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