深度学习框架(Deep Learning Framework)
Project description
安装本项目:pip install start-zero
本深度学习框架主要功能:
| 序号 | 完成度 | 内容 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | 100% | 数值微分、自动微分、高阶求导 | 高阶求导使用反向传播的反向传播(double backpropagation) |
| 2 | 100% | 处理标量和张量 | Tensor类,兼容numpy |
| 3 | 100% | 支持GPU运算 | 只支持N卡,目前代码需要将np.array变为cupy.array 使用条件: ①Config.ENABLE_GPU = True ②CUDA.is_available() == True |
| 4 | 100% | Define-by-Run | 运行时动态图(核心) |
| 5 | 100% | 常用函数的正向传播和反向传播 | 目前一共支持38个函数 |
| 6 | 0% | 封装层(layer) | 如CNN、RNN等 |
| 7 | 0% | Define-and-Run | 静态图(暂时不会去实现,因为涉及领域特定语言) |
目前支持的函数:
| 序号 | 函数 | 符号 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | 合并求和、广播、求和、平均数、矩阵相乘、矩阵转置、重塑形状、线性回归 | sum_to、broadcast_to、sum、average、matmul、transpose、reshape、linear | ft0.py(8个函数) |
| 2 | 加、减、乘、除、幂、负数、模 | +、-、*、/、**、-、% | ft1.py(7个函数) |
| 3 | 正弦、余弦、正切、双曲正切 | sin、cos、tan、tanh | ft2.py(4个函数) |
| 4 | e为底的指数、10为底的对数、e为底的对数 | exp、lg、ln | ft3.py(3个函数) |
| 5 | S型生长曲线、线性整流函数、归一化指数函数、归一化指数函数、线性整流函数 | sigmoid、relu、softmax、log_softmax、leaky_relu | ft4.py(5个函数) |
| 6 | 均方误差、交叉熵损失、交叉熵损失、二元交叉熵 | mean_squared_error、softmax_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy、binary_cross_entropy | ft5.py(4个函数) |
| 7 | 最大值 | max | 其它函数 |
| 8 | 最小值 | min | 其它函数 |
| 9 | 限定数组上下界 | clip | 其它函数 |
| 10 | 准确度 | accuracy | 其它函数 |
| 11 | 退出 | dropout | 其它函数 |
| 12 | 批量 | batch_norm | 其它函数 |
| 13 | 嵌入ID | embed_id | 其它函数 |
附录一:上传项目到PyPI
1、官网:https://pypi.org/
2、E:\pyhton\python.exe -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
3、E:\pyhton\python.exe -m pip install twine
4、python setup.py sdist
5、E:\pyhton\python.exe -m twine upload dist/*
完成2FA认证后,username是:token,password是:生成的token
6、安装和卸载:pip install start-zero、pip uninstall start-zero
指定版本如:pip install start-zero==1.0.0,也可以<或<=等
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- Tags: Source
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- Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.10.6
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
4afa2026d37255e01cd2d28b4043825d0c6eca886faa44353da804acea76df0c
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| MD5 |
7f6f1604a4b6cfeaf454ad6baeac2274
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| BLAKE2b-256 |
4d885371494e21ddff785c95af9153df36807f1c1b9dad98d84ebde3fa7cb146
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