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Latte:Latte是用C ++编写的卷积神经网络(CNN)推理引擎,并使用AVX对操作进行矢量化。 该引擎可在Windows...
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Latte:对流神经网络(CNN)推理引擎 Latte是用C ++编写的卷积神经网络(CNN)推理引擎,并使用AVX对操作进行矢量化。 该引擎可在Windows 10(32位和64位),Linux(内核= 4.12.10,gcc = 7.2.0)和macOS Sierra上运行。 当使用ATLUS构建caffe时,它具有与NVIDIA Caffe相同的精度和相同的推理速度。 该引擎具有自己的网络文件格式(.ahsf文件),因此我们提供了一些python脚本,可将NVIDIA Caffe的文件转换为我们自己的文件。 引擎支持以下层: 输入层。 卷积层。 ReLU。 完全连接的层。 Softmax。 最大池化层。 sigmod。 丹妮 如何使用python脚本: 我们的python脚本是使用Python 2.7.13制作的,需要以下软件包才能正常工作: Pycaffe(在构
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Latte-master.zip (46个子文件)
Latte-master
python
test28Gray.2conv.2fc.prototxt 2KB
parse_prototxt.py 2KB
simple_test28Gray.ahsf 233B
5.png 298B
image
image.ahsf 3KB
image_shape.ahsf 8B
test28Gray.2conv.2fc.mean.binaryproto 3KB
1.png 299B
extract_weights.py 2KB
extract_layer_features.py 994B
extract_image.py 829B
weights
fc3.ahsf 54KB
shapes.ahsf 123B
conv1_bias.ahsf 157B
conv2_bias.ahsf 156B
conv1.ahsf 1024B
conv2.ahsf 5KB
fc3_bias.ahsf 460B
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fc4_bias.ahsf 257B
test28Gray.2conv.2fc.caffemodel 13KB
extract_binaryproto.py 903B
mean
mean.ahsf 5KB
mean_shape.ahsf 8B
LICENSE 34KB
src
AlignedVector.h 4KB
MatrixAVX.h 8KB
Net.cpp 6KB
utils.cpp 5KB
Net.h 954B
layers
InputLayer.h 1KB
Sigmoid.h 922B
Tanh.h 741B
Softmax.h 949B
ConvLayer.h 5KB
abstract_layers
AbstractLayer.h 1KB
AbstractWeightedLayer.h 940B
AbstractPoolingLayer.h 742B
ReLU.h 2KB
MaxPool.h 2KB
FullyConnected.h 4KB
main.cpp 806B
utils.h 526B
.gitignore 23B
CMakeLists.txt 1KB
README.md 8KB
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