【文件属性】：
文件名称：nanograd:轻量级深度学习框架
文件大小：459KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-08 10:46:50
deep-learning neural-networks convolutions Python
纳米级
轻量级的深度学习框架。
•• •
描述
经过验证，nanograd不是俄罗斯的城市。
但是，它是一个类似于PyTorch的轻量级深度学习框架。 使用它只需很少的样板代码即可实现所需的任何DL算法。
本质上，Nanograd是一个不断更新的项目。 目标是在使用尽可能少的抽象层的同时实现尽可能多的功能（仅允许使用Numpy函数）。 欢迎为回购做任何贡献。
该库具有内置的自动微分引擎，该引擎可动态构建计算图。 该框架具有训练神经网络的基本功能：基本操作，层，权重初始化程序，优化程序和损失函数。 开发了其他工具来可视化您的网络：计算图可视化器或激活图可视化器（SOON！）。
回购协议将定期更新，包括新功能和新示例。
灵感来自于地 。
特征
类似于PyTorch的自分化引擎（动态构建的计算图）
重量初始化：Glorot制服，Glorot正常，Kaiming制服，Kaiming
【文件预览】：
nanograd-master
----setup.py(872B)
----.gitignore(75B)
----requirements.txt(44B)
----nanograd()
--------.gitignore(75B)
--------tensor.py(17KB)
--------autograd.py(1KB)
--------__init__.py(21B)
--------device.py(205B)
--------optim()
--------nn()
--------viz()
----build()
--------lib()
----dist()
--------nanograd-1.0.0-py3-none-any.whl(31KB)
--------nanograd-1.0.3.tar.gz(29KB)
--------nanograd-1.0.4.tar.gz(29KB)
--------nanograd-1.0.1-py3-none-any.whl(30KB)
--------nanograd-1.0.3-py3-none-any.whl(33KB)
--------nanograd-1.0.4-py3-none-any.whl(33KB)
--------nanograd-1.0.1.tar.gz(29KB)
--------nanograd-1.0.0.tar.gz(29KB)
----LICENSE(1KB)
----examples()
--------__init__.py(0B)
--------attention.py(67B)
----notebooks()
--------Visualizing computational graphs.ipynb(65KB)
----README.md(4KB)
----nanograd.egg-info()
--------top_level.txt(9B)
--------SOURCES.txt(487B)
--------PKG-INFO(6KB)
--------dependency_links.txt(1B)
--------requires.txt(40B)
----tests()
--------benchmark_net_speed.py(5KB)
--------__init__.py(0B)
--------benchmark_speed.py(6KB)
--------test_ops.py(8KB)
--------test_step.py(3KB)
--------test_mnist.py(3KB)
--------helpers.py(13KB)
--------test_module.py(6KB)
----flake8()
--------tox.ini(100B)
----docs()
--------badge.svg(2KB)
--------forward_graph.png(68KB)
--------backward_graph.png(79KB)