记录研究进度

从2月13号开始正式记录

2.12

完成tensorflow神经网络的训练，以及训练模型的导出
查看tensorflow relu函数的实现（其实就是max(x,0)）
使用getLayer查看网络每一层的输出结果

2.13

创建Github项目，python脚本和scala代码在同一个仓库里
Chisel代码完成了简单的4*2 DenseLayer 的测试
scala文件输入输出
安装Edraw软件进行画图
查看DenseLayer生成的.fir代码，并将neuron生成的结点数手动画图
印象笔记进行思维导图绘制

2.14,2.15

情人节，去过节了，没有任何进展

2.16

model.save('path_to_model.h5'),model.load('path_to_model.h5')储存和加载训练好的模型
用vscode写juypter notebook啦
将权重导入到csv里面去，针对有空行的问题,有如下的解决方案

f_out = open( fname, "w" ,newline='')#newline = ''
wrt = csv.writer( f_out )
wrt.writerow( "some thing" )
f_out.close()

理解tensor shape,以及layer input shape中(None,28,28)的概念。None在训练时用来表示batch

2.17

使用scala生成Denselayer，但是由于784*30的全连接层参数过大导致仿真的时候stackoverflow。可以正常模拟30*10的,栈不会溢出
明日计划：自己搭建Python的神经网络进行计算，然后验证30*10的正确性
安装modelsim，实在不行就通过.v进行验证吧=-=