human
ストリーミングベースの線形層アクレーター用のFPGAハードウェアアクセラレータを作成するHLSソースコードを作成してください。`hls_math.h`、` hls_stream.h`、 `ap_fixed.h`などのVitis HLS Libaraiesを使用してください。カーネルへの入力は、入力ベクトルの1つのストリームと、重みとバイアス用の2つの固定配列です。すべてが固定点タイプの `ap_fixed <32,10>`を使用します。
gpt
何を言っているのかよく分からないが...。
human
プロンプトを読んで、もう一度やり直してください。これはCに関連しています。
gpt
確かに、私はそれであなたを助けることができます！特定の要件に従って変更できるサンプルコードは次のとおりです。

`` c ++
#include "hls_math.h"
#include "hls_stream.h"
#include "ap_fixed.h"

#define num_elements 1024

typedef ap_fixed <32,10> data_t;

void linear_layer（hls :: stream <data_t>＆in_stream、data_t weights [num_elements]、data_t bias [num_elements]、hls :: stream <data_t>＆out_stream）{
    data_t in_data;
    data_t out_data = 0;

    //入力ストリームの各要素の線形変換を実行します
    for（int i = 0; i <num_elements; i ++）{
        in_data = in_stream.read（）;
        out_data += in_data * weights [i];
    }

    //バイアスを追加し、アクティベーション関数を適用します
    out_data += bias [num_elements-1];//バイアスが追加されました
    out_data = hls :: tanh（out_data）;// Tanhアクティベーションが適用されました

    //結果を出力ストリームに書き込みます
    out_stream.write（out_data）;
}
`` `

このコードでは、 `linear_layer`関数は3つの入力パラメーターを取得します。

 -  `in_stream`：入力ベクトルのストリーミング入力
 - 「重み」：線形変換のための固定されたウェイト配列
 - 「バイアス」：線形変換のバイアス値の固定配列

この関数には、出力パラメーター `out_stream`もあります。これは、最終結果のストリーミング出力です。

この関数は、最初に入力ストリームから一度に1つの要素を読み取り、「Weights」アレイからの対応する重みを掛けます。これらの乗算の結果を蓄積し、「out_data」に保存します。すべての要素を処理した後、関数はバイアス値を「OUT_DATA」に追加し、TANHアクティベーション関数を最終結果に適用します。最後に、結果を出力ストリームに書き込みます。

これは単なるサンプルコードであり、特定の要件に基づいて変更する必要がある場合があることに注意してください。