start-zero 0.0.9

深度学习框架（Deep Learning Framework）

深度学习框架 V0.0.9

安装：pip install start-zero

一、项目完成度

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	目前一共支持39个函数（32个函数有正向传播和反向传播）
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）

二、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	add（+）、sub（-）、mul（*）、div（/）、power（**）、neg（-）、mod（%）	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、阶跃函数	sigmoid、relu、softmax、log_softmax、leaky_relu、step	ft4.py（6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、最小值、限定数组上下界、批量	max、min、clip、batch_norm	ft6.py（4个函数）
8	准确度、退出、嵌入ID	accuracy、dropout、embed_id	ft7.py（3个函数）

三、项目发布到PyPI指南

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