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《基于Torch平台的神经网络压缩研究与应用》需求文档v2.01
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基于Torch平台的神经网络压缩研究与应用需求文档Version 2.0小组成员:陈伟民付强曹进李恬霖版本变更记录版本变更时间修改人审核人备注1.0201703
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1
基于 Torch 平台的神经网络压缩
研究与应用
需求文档
Version 2.0
小组成员:
陈伟民
付强
曹进
李恬霖
2
版本变更记录
版本
变更时间
修改人
审核人
备注
1.0
20170324
陈伟民
付强 曹进
李恬霖
初稿
1.1
20170331
李恬霖
付强 曹进
陈伟民
二稿
1.2
20170331
曹进
付强 李恬霖
陈伟民
三稿
1.3
20170331
陈伟民
付强 李恬霖
曹进
四稿
1.4
20170331
付强
陈伟民 李恬霖
曹进
五稿
1.5
20170407
陈伟民
付强 李恬霖
曹进
增加业务需求
与扩展需求
1.6
20170419
曹进
付强 李恬霖
陈伟民
调整 RUCM
2.0
20170420
陈伟民 付强
李恬霖 曹进
陈伟民 付强
李恬霖 曹进
根据评审意见
进行了修改和
完善
3
目 录
1 前言 -----------------------------------------------------------------------------------1
1.1 目的 ----------------------------------------------------------------------------------------------------1
1.2 系统概述----------------------------------------------------------------------------------------------1
1.3 文档概述----------------------------------------------------------------------------------------------1
1.4 术语和缩略语 ---------------------------------------------------------------------------------------2
2 引用文档 ----------------------------------------------------------------------------2
3 需求分析 ----------------------------------------------------------------------------3
3.1 业务需求分析 ---------------------------------------------------------------------------------------3
3.1.1 初学者 ---------------------------------------------------------------------------------------------3
3.1.2 科研人员 ------------------------------------------------------------------------------------------3
3.1.3 深度学习领域------------------------------------------------------------------------------------3
3.2 功能性需求分析 ------------------------------------------------------------------------------------3
3.2.1 丰富的工具包------------------------------------------------------------------------------------4
3.2.2 模块化搭建神经网络--------------------------------------------------------------------------4
3.3 非功能性需求分析---------------------------------------------------------------------------------5
3.3.1 高效性 ---------------------------------------------------------------------------------------------5
3.3.2 用户友好性---------------------------------------------------------------------------------------5
3.3.3 可修改性 ------------------------------------------------------------------------------------------5
3.3.4 鲁棒性 ---------------------------------------------------------------------------------------------6
3.4 扩展需求----------------------------------------------------------------------------------------------6
3.4.1 修改卷积层 RUCM------------------------------------------------------------------------------7
3.4.2 修改线性层 RUCM------------------------------------------------------------------------------8
3.5 需求识别----------------------------------------------------------------------------------------------9
3.5.1 载入数据 ----------------------------------------------------------------------------------------10
3.5.2 定义神经网络模型 ---------------------------------------------------------------------------10
3.5.3 训练网络 ----------------------------------------------------------------------------------------12
3.5.4 测试网络 ----------------------------------------------------------------------------------------12
4
3.6 RUCM 模型 ----------------------------------------------------------------------------------------13
3.6.1 文件读取数据 ----------------------------------------------------------------------------------14
3.6.2 导入工具包 -------------------------------------------------------------------------------------15
3.6.3 搭建 BP 神经网络 -----------------------------------------------------------------------------16
3.6.4 搭建卷积神经网络 ---------------------------------------------------------------------------17
3.6.5 训练网络 ----------------------------------------------------------------------------------------18
3.6.6 随机生成数据 ----------------------------------------------------------------------------------19
3.6.7 测试网络 ----------------------------------------------------------------------------------------20
4 运行要求---------------------------------------------------------------------------20
4.1 硬件要求 --------------------------------------------------------------------------------------------20
4.2 软件要求 --------------------------------------------------------------------------------------------21
1
1 前言
1.1目的
为了便于协调组内成员进行后期的工作,对项目进行跟踪和监控,对任务的
进度进行安排与调控,故对后期工作进行计划。提出需求,指导后续工作。
1.2系统概述
Torch 是一个用 Lua 编写的支持机器学习算法的计算框架。其中的一些版本
被 Facebook、Twitter 这样的大型科技公司使用,为内部团队专门化其深度学习
平台。Lua 是一种在上世纪 90 年代早期在巴西开发出来的多范式的脚本语言。
Torch 的目标是在建立科学算法的同时,要有最大的灵活性和速度,而这一
过程非常简单。Torch 拥有一个大社区驱动包的生态系统,涉及机器学习、计算
机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等,并建立在 Lua 社区
基础之上。
Torch 的核心是流行的神经网络和优化库,它们易于使用,同时在实现复杂
的神经网络拓扑结构时具有最大的灵活性。可以建立任意的神经网络图,并在
CPUs 和 GPUs 上有效地并行化。
Torch 7 虽然强大,却并未被基于 Python 的学术社区和通用语言为 Java 的
企业软件工程师普遍使用。Deeplearning4j 使用 Java 编写,这反映了我们对产
业和易用性的关注。我们相信可用性的限制给深度学习的广泛使用带来了阻碍。
我们认为 Hadoop 和 Spark 这样的开源分布式应该自动具备可扩展性。我们相
信一个商业化支撑下的开源框架是保证工具有效并建立一个社区的合适解决方
案。
1.3文档概述
文档用途:本文档主要介绍 Torch 系统需求及规格说明,内容如下:
�以用例图、状态图的形式给出 Torch 系统功能需求的分解结构,并对用
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