[参考译文] TMS320C6678：如何在 VLIB 神经网络函数中使用浮点参数

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https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/669193/tms320c6678-how-to-use-floating-point-parameters-in-vlib-neural-network-functions

器件型号：TMS320C6678

尊敬的所有人：

现在、我使用 VLIB 3.3 software-dl.ti.com/.../index_FDS.html 并希望构建神经网络架构。
为了检查如何使用这些函数、例如 VLIB_神经网络逻辑块(例如、完全连接的层)、首先我构建了非常简单的架构、如下所示：

输入:x
重量 w：1.
偏置 b :0
fc + Relu：VLIB_神经网络图块(&flatten、&dense1_w、&dense1_b、&dense1_o、1、 0、0、0)；

->预期1.

但是当我尝试一些数据类型为 fp16的模式时、所有结果都是完全错误的、如下所示：

***** 功能测试1********
X = 0x3c00
W = 0x3c00
输出= ff 7f

***** 功能测试2 ********
X = 0x3c00
W = 0x0000
输出= 00 00

***** 功能测试3********
X = 0x4000
W = 0x3c00
输出= ff 7f

***** 功能测试4 ********
X = 0x4000
W = 0x4000
输出= ff 7f

***** 功能测试5 ********
x = 0xc000
W = 0x4000
输出= 00 00

当我尝试整数时、没有问题。

***** 功能测试1********
x = 0x0000
W = 0x0000
输出= 00 00

***** 功能测试2 ********
X = 0x0001
W = 0x0001
输出= 01 00

***** 功能测试3********
X = 0x0001
W = 0x0000
输出= 00 00

***** 功能测试4 ********
X = 0x0002
W = 0x0001
输出= 02 00

***** 功能测试5 ********
X = 0x0002
W = 0x0002
输出= 04 00