neural-fortran
A parallel framework for deep learning
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- ci.yml
- gsoc.png
- nasa.png
- compilers.cmake
- Findneural-fortran.cmake
- options.cmake
- CMakeLists.txt
- cnn_mnist.f90
- cnn_mnist_1d.f90
- dense_mnist.f90
- get_set_network_params.f90
- merge_networks.f90
- mha_simple.f90
- network_parameters.f90
- quadratic.f90
- simple.f90
- sine.f90
- nf_io_binary.f90
- nf_io_binary_submodule.f90
- nf_activation.f90
- nf_avgpool1d_layer.f90
- nf_avgpool1d_layer_submodule.f90
- nf_avgpool2d_layer.f90
- nf_avgpool2d_layer_submodule.f90
- nf_base_layer.f90
- nf_conv1d_layer.f90
- nf_conv1d_layer_submodule.f90
- nf_conv2d_layer.f90
- nf_conv2d_layer_submodule.f90
- nf_cross_attention_layer.f90
- nf_datasets.f90
- nf_datasets_mnist.f90
- nf_datasets_mnist_submodule.f90
- nf_datasets_submodule.f90
- nf_dense_layer.f90
- nf_dense_layer_submodule.f90
- nf_dropout_layer.f90
- nf_dropout_layer_submodule.f90
- nf_embedding_layer.f90
- nf_embedding_layer_submodule.f90
- nf_flatten_layer.f90
- nf_flatten_layer_submodule.f90
- nf_input1d_layer.f90
- nf_input1d_layer_submodule.f90
- nf_input2d_layer.f90
- nf_input2d_layer_submodule.f90
- nf_input3d_layer.f90
- nf_input3d_layer_submodule.f90
- nf_layer.f90
- nf_layer_constructors.f90
- nf_layer_constructors_submodule.f90
- nf_layer_submodule.f90
- nf_layernorm.f90
- nf_layernorm_submodule.f90
- nf_linear2d_layer.f90
- nf_linear2d_layer_submodule.f90
- nf_locally_connected2d_layer.f90
- nf_locally_connected2d_layer_submodule.f90
- nf_loss.f90
- nf_loss_submodule.f90
- nf_maxpool1d_layer.f90
- nf_maxpool1d_layer_submodule.f90
- nf_maxpool2d_layer.f90
- nf_maxpool2d_layer_submodule.f90
- nf_metrics.f90
- nf_multihead_attention_layer.f90
- nf_multihead_attention_layer_submodule.f90
- nf_network.f90
- nf_network_submodule.f90
- nf_optimizers.f90
- nf_parallel.f90
- nf_parallel_submodule.f90
- nf_random.f90
- nf_reshape2d_layer.f90
- nf_reshape2d_layer_submodule.f90
- nf_reshape3d_layer.f90
- nf_reshape3d_layer_submodule.f90
- nf_self_attention_layer.f90
- nf.f90
- CMakeLists.txt
- test_avgpool1d_layer.f90
- test_avgpool2d_layer.f90
- test_conv1d_layer.f90
- test_conv1d_network.f90
- test_conv2d_layer.f90
- test_conv2d_network.f90
- test_dense_layer.f90
- test_dense_network.f90
- test_dropout_layer.f90
- test_embedding_layer.f90
- test_flatten_layer.f90
- test_get_set_network_params.f90
- test_input1d_layer.f90
- test_input2d_layer.f90
- test_input3d_layer.f90
- test_insert_flatten.f90
- test_layernorm.f90
- test_linear2d_layer.f90
- test_locally_connected2d_layer.f90
- test_loss.f90
- test_maxpool1d_layer.f90
- test_maxpool2d_layer.f90
- test_metrics.f90
- test_multihead_attention_layer.f90
- test_optimizers.f90
- test_parametric_activation.f90
- test_reshape2d_layer.f90
- test_reshape_layer.f90
- tuff.f90
- .gitignore
- CITATION.cff
- CMakeLists.txt
- CONTRIBUTING.md
- ford.md
- fpm.toml
- LICENSE
- README.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/modern-fortran/neural-fortran
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd neural-fortran
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. CMake
보통 추천사전 준비물
cmake ..
소스코드를 분석해 빌드 설정 파일을 생성합니다 (build 폴더 안에서 실행해야 함).
FC=caf cmake .. -DPARALLEL
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
FC=ifort cmake ..
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
cmake .. -DBLAS=-lblas
소스코드를 분석해 빌드 설정 파일을 생성합니다 (build 폴더 안에서 실행해야 함).
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=debug
소스코드를 분석해 빌드 설정 파일을 생성합니다 (build 폴더 안에서 실행해야 함).
build 폴더 안에 실행 파일이 생성됐는지 확인하고, 직접 실행해보세요 (예: ./build/앱이름).
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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