学习spiking neural network代码过程问题记录

2024-02-03 13:48

本文主要是介绍学习spiking neural network代码过程问题记录,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

未经整理,超级混乱,几乎只对作者有价值。。大家想看的话建议用find跳着看。。如果有时间再整理

在github上搜到了spikingjelly的包,决定用这个

1.安装

直接使用pip install spikingjelly,报错Could not install packages due to an EnvironmentError

解决办法

错误解决:Could not install packages due to an EnvironmentError_Stephanie的博客-CSDN博客

2.准备做第一个例子

 发现不知道parser是什么,查询parser.add_argument后发现,要先定义解析器

在代码中加入

import argparse
parse=argparse.ArgumentParser()

参考1 参考2 参考3详细介绍

然后就没报错了,也不知道好了没,继续往下做吧

下面是初始化数据加载器,结果报错name 'dataset_dir' is not defined,这个dataset_dir就是本地准备放下载的数据集的路径,写好之后又报错

各种调不通,找到了教程对应的完整代码文件

 运行这个文件,这句话报错from spikingjelly.clock_driven import neuron, functional, surrogate, layer,super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type,意思是定义的类名,与super地方不一致,于是把no_grad这个类改为

 改了之后没用,然后改回来了,关掉核之后重新运行,这个没报错了,报了另一个错误

 查看tensorboard版本

from tensorboard import version
print(version.VERSION)

 发现是1.14.0

更新tensorboard版本

pip uninstall tensorboard -y
pip install tensorboard -i https://pypi.douban.com/simple/

直接更新到2.7.0,不报错了

接着调试,在这一句net.to(args.device)报错Torch not compiled with CUDA enabled,由于不知道出了什么问题,以及对args不熟悉,秉持着能用就行的原则,直接把这句话替换成熟悉的代码,就不报错了,并且把后面所有的args.device都变成device

 接下来这里报错,

 需要在前面args.opt加上 default='Adam'

 接下来的保持就是float和double类型的保持,更改代码保持一致即可。

 代码正在跑,时间有点长,也没输出,不知道会不会出问题,等待过程中看看网络结构好了。

class PythonNet(nn.Module):def __init__(self, T):super().__init__()self.T = Tself.static_conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 128, kernel_size=3, padding=1, bias=False),nn.BatchNorm2d(128),)self.conv = nn.Sequential(neuron.IFNode(surrogate_function=surrogate.ATan()),nn.MaxPool2d(2, 2),  # 14 * 14nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1, bias=False),nn.BatchNorm2d(128),neuron.IFNode(surrogate_function=surrogate.ATan()),nn.MaxPool2d(2, 2)  # 7 * 7)self.fc = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(128 * 7 * 7, 128 * 4 * 4, bias=False),neuron.IFNode(surrogate_function=surrogate.ATan()),nn.Linear(128 * 4 * 4, 10, bias=False),neuron.IFNode(surrogate_function=surrogate.ATan()),)def forward(self, x):x = self.static_conv(x)out_spikes_counter = self.fc(self.conv(x))for t in range(1, self.T):out_spikes_counter += self.fc(self.conv(x))return out_spikes_counter / self.T

用的这个网络,x,输入静态的卷积网络,,过了一个conv之后,循环T个时间点,然后求平均输出,作者写得很详细

接着往后看,发现代码文件跑错了,教程对应的是这个lif_fc_mnist.py,好吧,跑这个文件吧。。

至少快,而且能看到中间变量

果不其然,运行就会报这样那样的错误,但现在我有经验了,改就行了

1.把device改成

2.把float改成double 

能跑了,但是现在对这个东西完全不理解,也不知道应该怎么用到均衡里,所以等代码跑完之后检查输入输出数据,单步调试,等待过程中查找文献,看有没有用在均衡中,以及了解背景。

结果

和教程里是符合的

这个网络输入是脉冲,就是只有0,1的输入,比如对于28*28的灰度图片,首先进行泊松编码,变成只有0,1的28*28的图片,输入网络,网络输出 10(分10类)的0,1序列。

继续学习,开始跑利用spiking LSTM实现基于文本的姓氏分类任务

上来之间运行spiking_lstm_test.py发现没有char_rnn_classification.pth文件,一时也找不到,数据在pytorch官方教程的网站下,数据加载进去了,不过因为没有训练模型,所以结果挺差的,算了,从教程开始摸索吧

教程拼拼凑凑的能跑了,

这篇关于学习spiking neural network代码过程问题记录的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/674353

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