DNNWeaver v2.0 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

DNNWeaver v2.0 是一个用于在 FPGA 上加速深度神经网络（DNNs）的开源框架。项目的目录结构如下：

dnnweaver2/
├── bitfiles/
├── dnnweaver2/
├── driver/
├── example/
├── hardware/
├── vivado/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── dnnweaver2-tutorial.ipynb
└── requirements.txt

目录结构介绍

• bitfiles/: 存放 FPGA 的比特流文件。
• dnnweaver2/: 核心代码目录，包含框架的主要实现。
• driver/: 驱动程序目录，用于与硬件交互。
• example/: 示例代码目录，包含使用 DNNWeaver v2.0 的示例项目。
• hardware/: 硬件相关文件目录，包含 FPGA 设计文件。
• vivado/: Vivado 项目文件目录。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件，采用 Apache 2.0 许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• dnnweaver2-tutorial.ipynb: 项目教程文件，提供使用指南。
• requirements.txt: Python 依赖文件，列出了项目所需的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 dnnweaver2-tutorial.ipynb，这是一个 Jupyter Notebook 文件，提供了详细的教程和示例代码，帮助用户了解如何使用 DNNWeaver v2.0 框架。

启动文件内容

• Step 1: Express the DNN: 介绍如何将深度神经网络（DNN）表示为图结构，其中节点是操作/层（如卷积），边是张量。
• Step 2: 配置和运行: 详细说明如何配置和运行 DNNWeaver v2.0 框架。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 requirements.txt 和 dnnweaver2-tutorial.ipynb 中的配置部分。

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目所需的 Python 依赖包，用户可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

dnnweaver2-tutorial.ipynb

在 dnnweaver2-tutorial.ipynb 文件中，用户可以找到详细的配置说明，包括如何设置 Vivado 工具版本（Vivado 2018.2）以及如何配置其他依赖项（如 darkflow 和 OpenCV）。

通过以上步骤，用户可以顺利地启动和配置 DNNWeaver v2.0 项目，并开始使用该框架进行深度神经网络的加速。