怎么样从Verilog文件中提取特征用于GNN

有没有朋友知道怎么样从Verilog文件中提取特征用于GNN，有无相关代码

嗯，提供参考步骤：

1.确定节点和边的分类：对于Verilog文件中的节点和边，需要确定它们的分类，例如节点可能是输入、输出、寄存器或控制逻辑等，边可能是数据流或控制流等。
2.提取节点特征：对于每个节点，需要从Verilog文件中提取其特征。这些特征可能包括节点的类型、输入端口、输出端口、寄存器等。
3.提取边特征：对于每个节点之间的连接，需要从Verilog文件中提取其特征。这些特征可能包括边的类型、源节点、目标节点、数据流等。
4.将特征转换为GNN输入格式：GNN模型通常需要将输入特征转换为张量格式。因此，需要将提取的节点和边特征转换为GNN输入格式。
5.训练GNN模型：使用转换后的输入特征对GNN模型进行训练，以预测节点的分类和边的属性。

从Verilog文件中提取特征可以分为以下几个步骤：

  1. 解析Verilog文件，提取出模块、端口、信号等信息。
  2. 构建图结构，将模块、端口、信号等信息转化为节点和边。
  3. 提取节点和边的特征，例如节点的类型、端口的方向、信号的宽度等。
  4. 将特征转化为向量形式，用于GNN模型的输入。

以下是一个简单的示例代码，用于提取Verilog文件中的模块名称和端口方向：

import re

# 解析Verilog文件，提取模块和端口信息
def parse_verilog(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        content = f.read()

    # 提取模块名称
    module_name = re.search(r'module\s+(\w+)\s*\(', content).group(1)

    # 提取端口信息
    ports = []
    port_pattern = r'(input|output|inout)\s+(\[\d+:\d+\])?\s*(\w+)'
    for match in re.finditer(port_pattern, content):
        direction, width, name = match.groups()
        if width:
            width = re.sub(r'[\[\]]', '', width)
        else:
            width = 1
        ports.append((name, direction, width))

    return module_name, ports

# 将端口方向转化为数字特征
def port_direction_to_feature(direction):
    if direction == 'input':
        return 0
    elif direction == 'output':
        return 1
    elif direction == 'inout':
        return 2

# 将Verilog文件转化为图结构和特征
def verilog_to_graph(filename):
    module_name, ports = parse_verilog(filename)

    # 构建节点和边
    nodes = [{'type': 'module', 'name': module_name}]
    edges = []
    for name, direction, width in ports:
        nodes.append({'type': 'port', 'name': name, 'width': width})
        edges.append({'source': 0, 'target': len(nodes) - 1, 'direction': port_direction_to_feature(direction)})

    # 将特征转化为向量
    node_features = [[int(node['type'] == 'module'), int(node['type'] == 'port')] for node in nodes]
    edge_features = [[edge['direction']] for edge in edges]

    return nodes, edges, node_features, edge_features

这个示例代码只提取了模块名称和端口方向，实际应用中可能需要提取更多的特征。另外，构建图结构的方法也可以根据具体需求进行调整。

可以借鉴下

import os
import re
 
 
 
def loadFromVerilog(fn,addr):
    reg_file = open(fn)
    for line in reg_file.readlines():
        m = re.match(r"`define(\s+)",line)
        if m:
            x = m.group(0)
            s = len(x)
            line = line[s:]
            m = re.match(r"(\S+)",line)
            if m:
                x = m.group(0)
                s = len(x)
                line = line[s:]
                #print x,line
                m = re.match(r"\s+18",line)
                if m:
                    s = len(m.group(0))
                    a = int(line[s+2:],16)
                    addr[x]=a
    return addr
 
 
addr = {}
path = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]
fn = path+"\\reg_define.v"
 
addr = loadFromVerilog(fn,addr)
 
 
 
print (addr)
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 这篇文章讲的很详细，请看：GNN典型模型的各阶段执行时间与算子分析
  • 以下回答来自chatgpt:

    回答：

    首先，从Verilog文件中提取特征，可以使用一些开源的EDA工具，例如Yosys或Verilator。这些工具可以将Verilog代码转换为内部数据结构表示，并提供API来访问这些表示。

    接下来，需要决定要提取哪些特征。这些特征可能包括电路的面积，延迟，功耗等。您需要根据您的任务和数据集选择合适的特征。您可以在Verilog文件中访问这些特征并将其保存到文件中。

    最后，您需要将这些特征转换为图神经网络（GNN）可以使用的格式。这可能需要一些数据预处理和特征工程来创建一个可以输入GNN的格式。您可以通过使用Python中的科学计算库，例如numpy和pandas等来完成此过程。

    以下是一个简单的Python脚本示例，可以使用Yosys来提取Verilog文件的面积，并将其保存到CSV文件中：

    import yosys
import pandas as pd

design = yosys.read_verilog("example.v")
yosys.export_verilog(design, "example_netlist.v")

area = yosys.stat("area", "example_netlist.v") # 提取面积
df = pd.DataFrame(area.items(), columns=['module','area'])
df.to_csv('example_features.csv', index=False) # 保存到CSV文件中

    希望这可以帮助您开始处理这个问题。如果您需要更具体的帮助或有其他问题，请随时提问。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

下面是使用pyverilog库解析Verilog文件的示例。

from pyverilog.vparser.parser import parse 
          
def get_port_features(filename): 
    ast, _ = parse([filename], no_cache=True) 
          
    ports = [] 
    for item in ast.description.ports: 
        if item.portlist is not None: 
            for port in item.portlist: 
                if port.width is None: 
                    width = 1 
                else: 
                    width = int(port.width.msb.value) - int(port.width.lsb.value) + 1 
                ports.append((port.name, width)) 
          
    return ports

你可以试试 可采纳

  1. 解析 Verilog 文件：使用 Verilog 解析器将 Verilog 文件解析成图形结构，例如使用 Yosys 工具。
  2. 构建图形结构：将解析得到的 Verilog 文件转换为图形结构，其中每个模块都是一个节点，每个端口都是一个边。
  3. 特征提取：对于每个节点和边，从其语法和结构中提取特征，例如节点的类型、端口的方向、信号的宽度等特征。
  4. 构建图形：将特征转换为向量表示，并将节点和边的特征组合成一个图形表示。
  5. 应用 GNN：将图形表示作为输入，应用 GNN 进行训练或推理。
    第三步和第四步是最关键的，因为它们涉及到如何从 Verilog 文件中提取有用的特征，并将其转换为适合 GNN 处理的图形表示。可以使用各种方法来提取特征，例如使用正则表达式从 Verilog 文件中提取关键字，使用语法分析器分析 Verilog 文件的结构，或者使用深度学习模型从 Verilog 文件中提取特征。
    在特征提取和图形构建过程中，需要考虑如何将 Verilog 文件转换为适合 GNN 处理的图形表示。通常，可以将每个模块看作一个节点，每个端口看作一个边，然后将节点和边的特征组合在一起，形成一个图形表示。可以使用各种方法来实现这一过程，例如使用邻接矩阵或邻接列表表示图形，使用 GCN 或 GAT 等 GNN 模型进行训练或推理。

之前有写过一个例子Verilog 文件解析的

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