Fault injection code 源码

此处的新内容:世界您好 该存储库包含项目“ DNN故障注入”的Python源代码。 它是在Pytorch框架之上开发的。 模拟器的主要功能: 训练深度神经网络(DNN)模型 在测试仪上进行图像分类 在存储DNN参数的存储块中注入位翻转 评估故障环境下的网络弹性 故障注入模拟的输出(即将推出): .csv文件中已定义故障率范围内的精度曲线 有关注入位置的统计信息摘要,例如e7或数字的符号位。 显示精度曲线的'.png'文件 项目中使用的数据集: MNIST CIFAR-10 CIFAR-100 项目中使用的DNN模型: Lenet-5 亚历克斯网 谷歌网 我声明我不拥有实现DNN模型的源代码的版权。 它们取自其他github存储库。 项目中使用的数据表示形式: 单精度 故障模型: 随机位翻转 卡在故障中(即将推出) 建议的实验故障范围: 即将推出