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从wincnn v2.0现代化到科研引用Winograd卷积算法生成器pytest测试、CI配置与论文引用完整指南【免费下载链接】wincnnWinograd minimal convolution algorithm generator for convolutional neural networks.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wincnnwincnn是一个用于卷积神经网络的 Winograd 最小卷积算法生成器Python 模块只需给出插值点它就能用符号计算自动生成 F(n, r) 变换矩阵并验证其正确性。v2.0 起项目完成了现代化改造——引入 pytest 测试套件、GitHub Actions CI 与标准化工具链并在 CITATION.cff 中提供了规范的科研引用信息。本文带你快速掌握这套完整工程实践。 一、wincnn 能做什么Winograd 快速卷积算法把卷积变换为逐点相乘其最小乘法次数比直接卷积更少特别适合 CNN 中常见的 3×3 卷积。wincnn 基于改进的Cook-Toom 算法通过拉格朗日插值生成 AT、G、BT 三个变换矩阵 import wincnn wincnn.showCookToomFilter((0, 1, -1), 2, 3) # 生成并验证 F(2,3)核心源码wincnn.pycookToomFilter、filterVerify 等公开 API 均带类型提示和文档字符串算法拉格朗日插值原理、算例与 FAQFAQ.md论文补充材料Winograd 算法推导入门2464-supp.pdf 想动手实验克隆仓库即可git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wincnn 二、wincnn v2.0 快速安装与升级要点pip install wincnnv2.0.0 相比 1.0.0 的现代化改动详见CHANGELOG.md改动说明弃用 Python 2要求Python ≥ 3.8依赖SymPy ≥ 1.9PEP 621 元数据新增pyproject.toml标准声明依赖与包信息类型提示公开 API 全部添加 type hints 与 docstring测试与 CI新增 pytest 测试套件 GitHub Actions CIPyPI 完善v2.0.1 补充作者、描述、分类等元数据 三、pytest 测试套件Winograd变换如何保证正确性测试代码位于tests/test_wincnn.py共 6 个测试函数覆盖三类场景变换矩阵精确比对test_f2x3_filter、test_f4x3_filter、test_f6x3_filter分别验证 F(2,3)、F(4,3)、F(6,3) 生成的 AT/G/BT 与手算期望矩阵完全一致含分数插值点 1/2、-1/2 的精确有理数运算。线性卷积转置原则test_f2x3_convolution验证 A ATᵀ、B BTᵀ 的转置关系。符号级验证test_filter_verify与test_convolution_verify调用filterVerify/convolutionVerify用 SymPy 符号化证明变换结果与真实卷积恒等simplify(Y - expected) 0。在pyproject.toml中测试路径已配置好testpaths [tests]dev 依赖也声明了 pytestpip install -e .[dev] pytest -v⚙️ 四、GitHub Actions CI 配置5 个 Python 版本矩阵测试CI 工作流定义在.github/workflows/ci.yml是最小而完整的一套持续集成配置触发条件push 到 master 分支 所有 pull request测试矩阵Python 3.8 / 3.9 / 3.10 / 3.11 / 3.12与pyproject.toml中的requires-python 3.8声明完全对齐执行流程checkout → setup-python →pip install -e .[dev]→pytest -v这套单文件 CI 版本矩阵的写法是小型科学计算库接入 CI 的推荐范式改动少、覆盖全、反馈快。 五、科研论文如何引用 wincnn在论文中使用 wincnn 生成 Winograd 变换时请按项目约定引用CITATION.cff与 README 均给出规范条目software{lavin_wincnn, author {Lavin, Andrew}, title {wincnn}, year {2016}, version {2.0.1}, url {https://github.com/andravin/wincnn}, license {Apache-2.0} }CITATION.cffCFF v1.2是机器可读的引用清单GitHub 等平台的citation 功能会自动识别它其 keywords 字段winograd、convolution、cook-toom 等也方便学术数据库检索定位。理论背景可引用原始论文Fast Algorithms for Convolutional Neural NetworksLavin Gray, CVPR 2016。✅ 六、要点总结wincnn是 Winograd 最小卷积算法Cook-Toom的符号化生成器专为 CNN 加速研究设计v2.0 完成了从 Python 2 到 PEP 621 类型提示的完整现代化tests/test_wincnn.py用精确矩阵比对 符号验证双保险保证数学正确性.github/workflows/ci.yml提供跨 5 个 Python 版本的矩阵 CI引用软件请用CITATION.cff中的 BibTeX 条目标注版本 2.0.1【免费下载链接】wincnnWinograd minimal convolution algorithm generator for convolutional neural networks.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wincnn创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 从wincnn v2.0现代化到科研引用：Winograd卷积算法生成器pytest测试、CI配置与论文引用完整指南
从wincnn v2.0现代化到科研引用Winograd卷积算法生成器pytest测试、CI配置与论文引用完整指南【免费下载链接】wincnnWinograd minimal convolution algorithm generator for convolutional neural networks.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wincnnwincnn是一个用于卷积神经网络的 Winograd 最小卷积算法生成器Python 模块只需给出插值点它就能用符号计算自动生成 F(n, r) 变换矩阵并验证其正确性。v2.0 起项目完成了现代化改造——引入 pytest 测试套件、GitHub Actions CI 与标准化工具链并在 CITATION.cff 中提供了规范的科研引用信息。本文带你快速掌握这套完整工程实践。 一、wincnn 能做什么Winograd 快速卷积算法把卷积变换为逐点相乘其最小乘法次数比直接卷积更少特别适合 CNN 中常见的 3×3 卷积。wincnn 基于改进的Cook-Toom 算法通过拉格朗日插值生成 AT、G、BT 三个变换矩阵 import wincnn wincnn.showCookToomFilter((0, 1, -1), 2, 3) # 生成并验证 F(2,3)核心源码wincnn.pycookToomFilter、filterVerify 等公开 API 均带类型提示和文档字符串算法拉格朗日插值原理、算例与 FAQFAQ.md论文补充材料Winograd 算法推导入门2464-supp.pdf 想动手实验克隆仓库即可git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wincnn 二、wincnn v2.0 快速安装与升级要点pip install wincnnv2.0.0 相比 1.0.0 的现代化改动详见CHANGELOG.md改动说明弃用 Python 2要求Python ≥ 3.8依赖SymPy ≥ 1.9PEP 621 元数据新增pyproject.toml标准声明依赖与包信息类型提示公开 API 全部添加 type hints 与 docstring测试与 CI新增 pytest 测试套件 GitHub Actions CIPyPI 完善v2.0.1 补充作者、描述、分类等元数据 三、pytest 测试套件Winograd变换如何保证正确性测试代码位于tests/test_wincnn.py共 6 个测试函数覆盖三类场景变换矩阵精确比对test_f2x3_filter、test_f4x3_filter、test_f6x3_filter分别验证 F(2,3)、F(4,3)、F(6,3) 生成的 AT/G/BT 与手算期望矩阵完全一致含分数插值点 1/2、-1/2 的精确有理数运算。线性卷积转置原则test_f2x3_convolution验证 A ATᵀ、B BTᵀ 的转置关系。符号级验证test_filter_verify与test_convolution_verify调用filterVerify/convolutionVerify用 SymPy 符号化证明变换结果与真实卷积恒等simplify(Y - expected) 0。在pyproject.toml中测试路径已配置好testpaths [tests]dev 依赖也声明了 pytestpip install -e .[dev] pytest -v⚙️ 四、GitHub Actions CI 配置5 个 Python 版本矩阵测试CI 工作流定义在.github/workflows/ci.yml是最小而完整的一套持续集成配置触发条件push 到 master 分支 所有 pull request测试矩阵Python 3.8 / 3.9 / 3.10 / 3.11 / 3.12与pyproject.toml中的requires-python 3.8声明完全对齐执行流程checkout → setup-python →pip install -e .[dev]→pytest -v这套单文件 CI 版本矩阵的写法是小型科学计算库接入 CI 的推荐范式改动少、覆盖全、反馈快。 五、科研论文如何引用 wincnn在论文中使用 wincnn 生成 Winograd 变换时请按项目约定引用CITATION.cff与 README 均给出规范条目software{lavin_wincnn, author {Lavin, Andrew}, title {wincnn}, year {2016}, version {2.0.1}, url {https://github.com/andravin/wincnn}, license {Apache-2.0} }CITATION.cffCFF v1.2是机器可读的引用清单GitHub 等平台的citation 功能会自动识别它其 keywords 字段winograd、convolution、cook-toom 等也方便学术数据库检索定位。理论背景可引用原始论文Fast Algorithms for Convolutional Neural NetworksLavin Gray, CVPR 2016。✅ 六、要点总结wincnn是 Winograd 最小卷积算法Cook-Toom的符号化生成器专为 CNN 加速研究设计v2.0 完成了从 Python 2 到 PEP 621 类型提示的完整现代化tests/test_wincnn.py用精确矩阵比对 符号验证双保险保证数学正确性.github/workflows/ci.yml提供跨 5 个 Python 版本的矩阵 CI引用软件请用CITATION.cff中的 BibTeX 条目标注版本 2.0.1【免费下载链接】wincnnWinograd minimal convolution algorithm generator for convolutional neural networks.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wincnn创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考