當前脈衝神經網路的框架其實比較多，我之前用過PyNN+Nest，也用過下曼大的SpiNNaker，因為研究嘛，經常要修改學習演算法一些比較底層的東西，框架用起來實在是太麻煩，有時想改部分東西，發現別人都封裝好，不好改，所以就走上自己寫程式碼的不歸路。

一路走來，最大問題不是寫不出程式碼，而是準確度總是比別人論文中低一點，所以抽點時間看了下別人寫的框架，打算優化一下自己程式碼。當然我不會去看nest，brain這些框架，因為他們不會對我寫程式碼有太大幫助，他們應該都是C語言，然後進行編譯，我將選著一些由python寫的框架進行解讀。

當前github中有個比較多星星的python實現的SNN框架——BindsNET，python+pytorch實現，

下面是github中對BindsNET的介紹：
它是使用PyTorch張量功能在CPU或GPU上模擬尖峰神經網路(SNN)的Python包。
BindsNET是一個用於開發生物啟發的機器學習演算法的神經網路模擬庫。
該軟體包是目前正在進行的將SNN應用於生物啟發神經動力學系統(BINDS)實驗室機器學習(ML)和強化學習(RL)問題的研究的一部分。
檢視BindsNET實驗儲存庫中的實驗集合，附帶用於在CICS叢集上分配的bash指令碼、用於分析結果的函式、實驗結果的圖表等等。

之後我將會對這個框架進行詳細解讀