文件名称：SmallPebble:使用NumPyCuPy用Python从头开始编写的最小深度学习库
文件大小：778KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-03 06:42:22
numpy cupy autodiff Python
小卵石 项目状态：不稳定。 SmallPebble是使用 / 在从头开始编写的最小的自动差异化和深度学习库。 实现相对较小，并且主要在文件。 为了帮助理解它，看看介绍autodiff，其中介绍了autodiff框架，以同样的方式作品SmallPebble（除使用标量，而不是NumPy的阵列）。 SmallPebble的存在理由将是简化的深度学习实现，对于那些想学习深度学习框架框架下内容的人来说。 但是，由于它是根据矢量化NumPy / CuPy运算编写的，因此对于使用它来训练非平凡模型的性能而言，它表现得足够好。 强调 相对简单的实现。 可以使用CuPy在GPU上运行。 各种操作，例如matmul，conv2d，maxpool2d。 阵列广播支持。 急切或懒惰的执行。 用于创建模型的强大API。 添加新的SmallPebble函数很容易。 笔记 图形是通过引用Pyt
【文件预览】：
SmallPebble-master
----build.py(664B)
----test-requirements.txt(32B)
----.github()
--------workflows()
----readme_files()
--------readme_8_2.png(33KB)
--------readme_11_0.png(231KB)
--------readme_16_2.png(30KB)
--------readme_6_0.png(35KB)
----LICENSE(11KB)
----setup.cfg(33B)
----README.ipynb(484KB)
----setup.py(715B)
----.gitignore(2KB)
----smallpebble()
--------misc()
--------smallpebble.py(25KB)
--------tests()
--------array_library.py(762B)
--------__init__.py(143B)
--------version.py(18B)
----style-guide.md(37B)
----README.md(12KB)
----pebbles.jpg(85KB)