Программа преобразует веса нейронной сети так, чтобы они удовлетворяли ограничениям, типичным для цифровых нейроморфных устройств: получаемая в результате нейронная сеть имеет целочисленные веса, и входящие веса каждого нейрона могут принимать не более заданного количества уникальных абсолютных значений. Например, если заданное количество - 4, то каждый нейрон имеет 4 целочисленных параметра, один из которых - ноль, а каждый входящий вес нейрона может принимать 7 значений: одно из трёх ненулевых значений со знаком плюс, со знаком минус, или ноль. Получение таких весов из весов исходной обученной нейронной сети производится с помощью кластеризации и дообучения; в ходе дообучения на этапе вычисления активаций сети веса подвергаются кластеризации и округлению до целого, а изменению по градиенту функции ошибки подвергаются центры кластеров. Программа требует для своей работы установленных открытых программных пакетов tensorflow и tensorflow-model-optimization. Поддерживаются нейронные сети полносвязной и свёрточной топологии. Python 3.8