recurrent-neural-net

(★ 100)

A recurrent (LSTM) neural network in C

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- - ccpp.yml
  - cpplint.yml
  - dockerimage.yml
- bertrand_russell_ideas_that_have_harmed_mankind.txt
- eddan_full.txt
- doxygenConfig
- README.md
- - lstm_net_pre_trained_on_harry_potter.json
- index.html
- LSTM_forward.png
- README.md
- Screendump_example.png
- - recurrent_neural_net.cpython-34.pyc
- - bc
  - bf
  - bi
  - bo
  - by
  - Wc
  - Wf
  - Wi
  - Wo
  - Wy
- bertrand_russell_ideas_that_have_harmed_mankind.txt
- environment.yml
- recurrent_neural_net.py
- CMakeLists.txt
- layers.c
- layers.h
- lstm.c
- lstm.h
- main.c
- Makefile
- meson.build
- set.c
- set.h
- std_conf.h
- utilities.c
- utilities.h
.gitignore
.travis.yml
CMakeLists.txt
Dockerfile
LICENSE.md
Makefile
meson.build
README.md
requirements.txt
view_progres.py

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/Ricardicus/recurrent-neural-net

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd recurrent-neural-net

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

docker pull rickardhallerback/recurrent-neural-net:1.1

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

docker run rickardhallerback/recurrent-neural-net:1.1

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

docker run -v $(pwd):/data rickardhallerback/recurrent-neural-net:1.1 /data/myfile.txt -s /data -st 1000

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. CMake

보통

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
CMake 빌드 설정을 생성하는 도구입니다.
C/C++ 컴파일러 Windows는 Visual Studio(Community 무료), macOS는 Xcode Command Line Tools, Linux는 gcc/g++ 패키지가 필요합니다.

cmake ..

소스코드를 분석해 빌드 설정 파일을 생성합니다 (build 폴더 안에서 실행해야 함).

cmake --build .

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

✅ build 폴더 안에 실행 파일이 생성됐는지 확인하고, 직접 실행해보세요 (예: ./build/앱이름).

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

4. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

python3 -m venv venv

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

5. Make

보통

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.

make

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

✅ 에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.