【技术实现步骤摘要】
DNN程序文档自动生成方法
本专利技术属于机器学习、计算机程序领域，尤其涉及一种DNN程序文档自动生成方法。
技术介绍
近年来，以机器学习、计算机视觉为代表的人工智能技术发展迅速并获得了广泛的应用。随着应用场景的丰富，训练数据的增多，计算能力的增强，学习算法的成熟，人工智能领域中的深度学习作为一个热门的研究领域开始受到越来越多人的关注。深度学习是采用深度神经网络这样的深层架构的一种机器学习方法。深度神经网络(DeepNeuralNetworks，简称DNN)，是指具有两层以上深度的神经网络，DNN模型层数多，层间关系复杂，层内参数多，不利于深度学习领域的初学者掌握，因此开发一个能够自动生成DNN程序文档的系统是非常有意义的。目前，还没有成熟的DNN程序文档自动生成的解决方案。相关比较出名的程序文档的自动生成方法是Sun公司提供的Javadoc技术，Javadoc技术主要是对Java程序进行分析，生成Java程序文档。Javadoc技术采用的是自文档化的方法，即在编写代码时注入注解，这种方式虽然生成物比较准确，但是代码...
【技术保护点】
1.一种DNN程序文档自动生成方法，其特征在于,包括以下步骤：/n步骤S1：遍历DNN模型程序代码，进行DNN模型信息提取，包括层的划分和参数信息；/n步骤S2：根据层类型，进行层间传递数据量计算；/n步骤S3：填写DNN程序文档模板。/n
【技术特征摘要】
1.一种DNN程序文档自动生成方法，其特征在于,包括以下步骤：
步骤S1：遍历DNN模型程序代码，进行DNN模型信息提取，包括层的划分和参数信息；
步骤S2：根据层类型，进行层间传递数据量计算；
步骤S3：填写DNN程序文档模板。
2.根据权利要求1所述的DNN程序文档自动生成方法，其特征在于：所述DNN模型为Caffe框架的DNN模型。
3.根据权利要求2所述的DNN程序文档自动生成方法，其特征在于：步骤S1和步骤S2之间还包括步骤S2A：Caffe代码规范性验证。
4.根据权利要求2所述的DNN程序文档自动生成方法，其特征在于：步骤S1具体包括以下步骤：
步骤S11：寻找层的起始位置：
遍历DNN模型程序代码当检查到当前行的字符串包含layer时，标记为新的具体层，将括号数brace置为1，该值用于判断一个层的读取是否结束；同时将层数numberOfLayer加1；
步骤S12：判断是否完整读取一个具体层：
在进入具体层后，继续按行读取该行字符串，当检查到当前行的字符串包含“{”时，将括号数brace加1，当检查到当前行的字符串包含“}”时，将括号数减1，当brace值为0时，判断已经完整的读取了一个具体层；
步骤S13：根据参数关键字匹配实现对模型参数信息的提取：
在遍历的过程中，如果某行字符串的内容能够匹配某个参...
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