NNSmith 使用指南

一、项目目录结构及介绍

NNSmith 是一个专为深究神经网络编译器潜在漏洞而设计的随机 DNN 生成器和模糊测试框架。以下是对 https://github.com/ise-uiuc/nnsmith.git 项目主要目录结构的概览：

• src: 核心源代码所在目录，包括DNN模型的生成逻辑、测试用例的构建机制以及与深度学习编译器交互的组件。

• examples: 提供了示例脚本或配置，帮助新用户快速上手，展示如何使用NNSmith生成特定的DNN模型或进行模糊测试。

• docs: 包含项目相关的技术文档，可能包括设计理念、API说明等，虽然这里我们假设具体文档在GitHub Wiki或其他外部链接中更详细。

• scripts: 启动脚本和其他辅助工具，用于自动化一些常见任务或环境设置。

• .github: 如果存在，通常存储Git工作流相关配置，如CI/CD流程定义。

• LICENSE: 许可证文件，声明了项目的使用条款，通常是MIT或Apache 2.0等开源许可协议。

• README.md: 项目简介，快速入门指导，安装步骤和基本用法。

二、项目的启动文件介绍

NNSmith 的启动并不直接依赖于单个“启动文件”，而是通过命令行接口（CLI）调用，通常在 bin 目录下会有可执行文件或者在根目录下直接提供脚本来开始测试或生成过程。例如，用户可能需要运行类似以下的命令来启动NNSmith的测试循环：

python nnsmith.py --generate <args> --target <compiler_name>

这里的 <args> 表示生成特定类型DNN模型的参数，<compiler_name> 指定要测试的深度学习编译器名称，如TensorRT, TVM等。

三、项目的配置文件介绍

NNSmith的配置多是通过命令行参数或特定的YAML或JSON配置文件来实现定制化。虽然具体的配置文件路径和命名可能需参照最新的文档或示例脚本，但一般情况下：

• 用户可以通过创建或修改配置文件来指定DNN模型的复杂度、层类型分布、测试迭代次数等参数。
• 配置文件可能位于用户的项目工作空间内，并且在运行NNSmith时通过命令行指定其路径，例如 --config path/to/config.yaml。

配置文件示例结构可能包括：

model:
  layers:
    - type: "Convolution"
      params:
        filters: 64
        kernel_size: [3, 3]
    - type: "Pooling"
      method: "MAX"
test_settings:
  target_compiler: "TVM"
  iterations: 100

请注意，这些章节是基于对开源项目常规结构和功能的理解编写的，实际项目结构和细节可能会有所不同。务必参考项目的最新文档以获取确切信息。