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ann2snn的代码分析

首先,主函数是if_cnn_mnist_work.py
1.输出snn测试结果的就是这么一些代码:

    utils.pytorch_ann2snn(model_name=model_name,norm_tensor=norm_tensor,test_data_loader=test_data_loader,device=device,T=T,log_dir=log_dir,config=config)

2.ctrl+鼠标左键点击pytorch_ann2snn
可以看到里面的代码

def pytorch_ann2snn(model_name, norm_tensor, test_data_loader, device, T, log_dir, config,load_state_dict=False, ann=None):print("我在pytorch_ann2snn子函数中,其中设备使用的是"+device)'''* :ref:`API in English <pytorch_conversion-en>`.. _standard_conversion-cn::param model_name: 模型名字,用于文件夹中寻找保存的模型:param norm_tensor: 用于模型归一化的数据,其格式以能够作为网络输入为准。这部分数据应当从训练集抽取:param test_data_loader: 测试数据加载器,用于仿真:param device: 运行的设备:param T: 仿真时长:param log_dir: 用于保存临时文件的日志文件夹:param config: 用于转换的配置:param load_state_dict: 如果希望使用state dict加载的模型,将此参数设置为 ``True`` :param ann: 用于加载state dict的模型,使用的模块均为Pytorch内置模块:return: ``None``

其中snn准确率是在这里计算得到的:

    snn_acc = sim.simulate_snn(snn=snn,device=device,data_loader=test_data_loader,T=T,poisson=config['simulation']['encoder']['possion'],fig_name=model_name,ann_baseline=ann_acc*100,log_dir=log_dir)

3.ctrl+鼠标左键点击simulata_snn
可以看到里面的代码,第64行

correct += (out_spikes_counter.max(1)[1] == label.to(device)).float().sum().item()

代表就是正确的数量
其中out_spikes_counter.max(1)[1]就是目标输出的,label.to(device)).float().sum().item()就是标签。如果他们两者相等,那么就把correct加上一个1
4.接下来的工作就是改一下上述位置的代码,可以输出混淆矩阵就行了

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