神经网络LeNet5的的 FPGA RTL级实现 4

前面讲解了C程序的基本情况，下面就是重中之重 —— 数据如何使用。也就是群中分享的文件。首先看两个文件夹

dat_save_img5 ---> 此文件夹中采用MNIST数据集里第五张图的数据。方便在matlab中导入。

dat_save_img5_fpga --- > 此文件夹中的数据与上面的一样，只是采用里并行输出方式，方便在FPGA中导入。当然你在FPGA中采用上一个文件夹中的数据完全没问题。

例如权重 W23 在上述两个文件夹中分别是。第二种排列，我将数据导入到FPGA的rom中，一个地址读一次就可以将一个 5x5的权重矩阵读出来，第一种排列导入到rom中就需要递增25个地址读25次。就是这个差别了。

下面说第一层数据的引用。

第一层，输入数据为 32x32 的矩阵，打开txt文件一张二值化的 4 显现出来，这个在之前的 2 章节有截图。这个 32x32 的图像经过了 6 个 5x5的卷积核，卷积之后出来了 6 张 28x28 的小图。打开 dat_save_img5_fpga 中的 lay1_dat.txt 还可以分辨出6张4的二值化小图。整个运算过程是什么样子的呢？便于理解我将 matlab中的程序贴一部分出来，三张图依次是导入txt数据（cell），转换成double类型准备运算，运算过程

妥妥的 5x 5 卷积之后再加上一个 bias，然后relu一下 —— 负数就归0. 第一层 OVER ！所以用FPGA实现神经网络是很简单的（需要一个量化后的精度验证环境）。需要注意一点的是，matlab中强制类型转换默认是四舍五入，导致和C语言中的导出的数据有一点点差别，但是不影响最终的结果。

下面一层是pooling ，就是简单的2x2的矩形框里找最大数，步进为2。 matlab实现方式如下：

依次类推到最后一层，第六层。也就是文件里面的outx.txt的数据。

最终结果，因为C中的截断与matlab中默认的四舍五入两种定点化方式不同导致结果数据大小有一点点不同。但是不影响最终结论。推断出也是数据4 。

前面的铺垫如此了，后面的文章就是专门介绍 HDL 部分。

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