Sure, I can help you with that! Here's a sample code that you can modify according to your specific requirements:

```c++
#include "hls_math.h"
#include "hls_stream.h"
#include "ap_fixed.h"

#define NUM_ELEMENTS 1024

typedef ap_fixed<32,10> data_t;

void linear_layer(hls::stream<data_t> &in_stream, data_t weights[NUM_ELEMENTS], data_t bias[NUM_ELEMENTS], hls::stream<data_t> &out_stream) {
    data_t in_data;
    data_t out_data = 0;

    // Perform the linear transformation for each element in the input stream
    for (int i = 0; i < NUM_ELEMENTS; i++) {
        in_data = in_stream.read();
        out_data += in_data * weights[i];
    }

    // Add bias and apply activation function
    out_data += bias[NUM_ELEMENTS-1]; // Bias added
    out_data = hls::tanh(out_data); // Tanh activation applied

    // Write the result to the output stream
    out_stream.write(out_data);
}
```

In this code, the `linear_layer` function takes three input parameters:

- `in_stream`: A streaming input for the input vector
- `weights`: A fixed array of weights for the linear transformation
- `bias`: A fixed array of bias values for the linear transformation

The function also has an output parameter `out_stream`, which is a streaming output for the final result.

The function first reads one element at a time from the input stream and multiplies it with the corresponding weight from the `weights` array. It accumulates the results of these multiplications and stores it in `out_data`. After processing all the elements, the function adds the bias value to `out_data` and applies a tanh activation function to the final result. Finally, it writes the result to the output stream.

Note that this is just a sample code, and you may need to modify it based on your specific requirements.
แน่นอน ฉันช่วยคุณได้! ต่อไปนี้เป็นโค้ดตัวอย่างที่คุณสามารถแก้ไขได้ตามความต้องการเฉพาะของคุณ: ```c++ #include "hls_math.h" #include "hls_stream.h" #include "ap_fixed.h" #define NUM_ELEMENTS 1024 typedef ap_fixed<32,10> ข้อมูล_t; เป็นโมฆะ linear_layer(hls::stream<data_t> &in_stream, data_t Weights[NUM_ELEMENTS], data_t bias[NUM_ELEMENTS], hls::stream<data_t> &out_stream) { data_t in_data; data_t out_data = 0; // ทำการแปลงเชิงเส้นสำหรับแต่ละองค์ประกอบในอินพุตสตรีมสำหรับ (int i = 0; i < NUM_ELEMENTS; i++) { in_data = in_stream.read(); out_data += in_data * น้ำหนัก [i]; } // เพิ่มอคติและใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน out_data += อคติ [NUM_ELEMENTS-1]; // เพิ่มอคติ out_data = hls::tanh(out_data); // ใช้การเปิดใช้งาน Tanh // เขียนผลลัพธ์ไปยังเอาต์พุตสตรีม out_stream.write(out_data); } ``` ในโค้ดนี้ ฟังก์ชัน `linear_layer` รับพารามิเตอร์อินพุตสามตัว: - `in_stream`: อินพุตสตรีมมิ่งสำหรับเวกเตอร์อินพุต - `weights`: อาร์เรย์น้ำหนักคงที่สำหรับการแปลงเชิงเส้น - `bias`: A อาร์เรย์คงที่ของค่าอคติสำหรับการแปลงเชิงเส้น ฟังก์ชันยังมีพารามิเตอร์เอาต์พุต `out_stream` ซึ่งเป็นเอาต์พุตสตรีมมิ่งสำหรับผลลัพธ์สุดท้าย ฟังก์ชันจะอ่านทีละองค์ประกอบจากสตรีมอินพุตก่อน แล้วคูณด้วยน้ำหนักที่สอดคล้องกันจากอาร์เรย์ "น้ำหนัก" โดยจะรวบรวมผลลัพธ์ของการคูณเหล่านี้และจัดเก็บไว้ใน `out_data` หลังจากประมวลผลองค์ประกอบทั้งหมดแล้ว ฟังก์ชันจะเพิ่มค่าไบแอสให้กับ `out_data` และใช้ฟังก์ชันเปิดใช้งาน tanh กับผลลัพธ์สุดท้าย สุดท้ายจะเขียนผลลัพธ์ไปยังเอาท์พุตสตรีม โปรดทราบว่านี่เป็นเพียงโค้ดตัวอย่าง และคุณอาจต้องแก้ไขตามความต้องการเฉพาะของคุณ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence