SimpNet-Deep-Learning-in-a-Shader 安装与配置指南

SimpNet-Deep-Learning-in-a-Shader 安装与配置指南

SimpNet-Deep-Learning-in-a-Shader A trainable convolutional neural network inside a fragment shader 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SimpNet-Deep-Learning-in-a-Shader

1. 项目基础介绍

SimpNet 是一个在着色器中实现深度学习模型的开源项目。它允许用户在不依赖CPU或GPU的传统计算单元的情况下，直接在图形渲染管线的着色器中执行深度学习模型。该项目主要使用C++和GLSL（OpenGL着色器语言）进行编程。

2. 项目使用的关键技术和框架

• C++：用于编写主要的程序逻辑和与OpenGL的交互。
• GLSL：OpenGL着色器语言，用于在GPU上执行图形渲染和计算任务。
• OpenGL：一个跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API），用于渲染2D和3D矢量图形。
• Dear ImGui：一个立即模式GUI库，用于创建图形用户界面。

3. 安装和配置准备工作及详细步骤

准备工作

• 确保你的操作系统支持OpenGL 4.3或更高版本。
• 安装C++编译环境，如Visual Studio、GCC或其他支持C++的编译器。
• 安装支持OpenGL的图形库，如GLFW或GLUT。
• 安装Dear ImGui库。

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/SCRN-VRC/SimpNet-Deep-Learning-in-a-Shader.git
   cd SimpNet-Deep-Learning-in-a-Shader
   

2. 安装依赖项：

   根据你的操作系统和编译环境，安装必要的依赖库。

3. 编译项目：

   在项目根目录下，根据你的编译环境使用相应的命令进行编译。以下是以CMake为例的编译命令：

   cmake .
   make
   

4. 运行项目：

   编译完成后，你可以在项目目录中找到可执行文件，运行它以启动应用程序。

   ./SimpNet-Deep-Learning-in-a-Shader
   

5. 调试和测试：

   如果一切顺利，应用程序应该会启动并显示一个窗口。你可以使用内置的GUI进行交互和测试。

请按照以上步骤进行安装和配置，如果有任何问题，请查阅项目文档或向项目维护者寻求帮助。

SimpNet-Deep-Learning-in-a-Shader A trainable convolutional neural network inside a fragment shader 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SimpNet-Deep-Learning-in-a-Shader