Certainly, here is the modified code that uses an 8 bit fixed point type and implements a ReLU nonlinearity:

#include "hls_math.h"
#include "hls_stream.h"
#include "ap_fixed.h"

// Define the data types
typedef ap_fixed<8,2> fixed_type;
typedef hls::stream<fixed_type> stream_type;

// Define the linear layer function with ReLU nonlinearity
void linear_layer(stream_type& input_stream, fixed_type weight[], fixed_type bias[], stream_type& output_stream) {
    // Set the number of input and output values
    const int N = 1024;

    // Perform the linear layer computation with ReLU nonlinearity
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        fixed_type input_value = input_stream.read();
        fixed_type weighted_sum = 0;
        for(int j = 0; j < N; j++) {
            weighted_sum += input_value * weight[i * N + j];
        }
        fixed_type output_value = weighted_sum + bias[i];
        if (output_value < 0) {
            output_value = 0;
        }
        output_stream.write(output_value);
    }
}

// Top-level function for the accelerator
void linear_accelerator(stream_type& input_stream, fixed_type weight[], fixed_type bias[], stream_type& output_stream) {
    #pragma HLS INTERFACE axis port=input_stream
    #pragma HLS INTERFACE axis port=output_stream
    #pragma HLS INTERFACE m_axi port=weight offset=slave bundle=gmem
    #pragma HLS INTERFACE m_axi port=bias offset=slave bundle=gmem

    // Call the linear layer function with ReLU nonlinearity
    linear_layer(input_stream, weight, bias, output_stream);
}

In this modified code, the fixed point type is changed to an 8-bit fixed point type (ap_fixed<8,2>) and the ReLU nonlinearity is implemented after the linear layer computation. The ReLU nonlinearity sets any negative output values to zero.
แน่นอนว่า นี่คือโค้ดที่ถูกแก้ไขซึ่งใช้ประเภทจุดคงที่ 8 บิต และใช้ความไม่เชิงเส้นของ ReLU: #include "hls_math.h" #include "hls_stream.h" #include "ap_fixed.h" // Define the data types typedef ap_fixed <8,2> ประเภทคงที่; typedef hls::stream<fixed_type> stream_type; // กำหนดฟังก์ชันเลเยอร์เชิงเส้นด้วย ReLU nonlinearity void linear_layer(stream_type& input_stream,fixed_type Weight[],fixed_type bias[], stream_type& output_stream) { // ตั้งค่าจำนวนค่าอินพุตและเอาต์พุต const int N = 1024; // ทำการคำนวณเลเยอร์เชิงเส้นด้วยความไม่เชิงเส้นของ ReLU for(int i = 0; i < N; i++) { fixed_type input_value = input_stream.read(); ประเภทคงที่ Weighted_sum = 0; สำหรับ (int j = 0; j < N; j ++) { Weighted_sum += input_value * น้ำหนัก [i * N + j]; } } ประเภทคงที่ output_value = Weighted_sum + อคติ [i]; ถ้า (output_value < 0) { output_value = 0; } output_stream.write(output_value); } } // ฟังก์ชันระดับบนสุดสำหรับตัวเร่งความเร็ว void linear_accelerator(stream_type& input_stream,fixed_type Weight[],fixed_type bias[], stream_type& output_stream) { #pragma HLS INTERFACE axis port=input_stream #pragma HLS INTERFACE axis port=output_stream #pragma HLS อินเทอร์เฟซ m_axi port=weight offset=slave Bundle=gmem #pragma HLS INTERFACE m_axi port=bias offset=slave Bundle=gmem // เรียกใช้ฟังก์ชันเลเยอร์เชิงเส้นด้วย ReLU nonlinearity linear_layer(input_stream, weight, bias, output_stream); } ในโค้ดที่แก้ไขนี้ ประเภทจุดคงที่จะเปลี่ยนเป็นประเภทจุดคงที่ 8 บิต (ap_fixed<8,2>) และความไม่เชิงเส้น ReLU ถูกนำมาใช้หลังจากการคำนวณเลเยอร์เชิงเส้น ความไม่เชิงเส้นของ ReLU จะตั้งค่าเอาต์พุตที่เป็นลบให้เป็นศูนย์
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence