基于Numpy的深度学习库
基于Numpy
的深度学习实现,模块化设计保证模型的轻松实现,适用于深度学习初级研究人员的入门
这个项目不再继续了。最开始的想法很简单,就是要深入学习卷积神经网络。不过随着项目的深入会发现确实有很多的约束。不管这么样,对于刚刚开始入门深度学习的童鞋们来说,看看这里的源码还是很有帮助的
系统性的学习卷积神经网络也快半年了,使用pytorch
等库不能很好的深入理解实现,所以打算从头完成一个深度学习框架。最开始的实现会参考cs231n
的作业,之后会以计算图的方式实现。希望这个项目能够切实提高自己的编程能力,同时也能够帮助到其他人
如果你使用了PyNet
,请添加以下徽章
Markdown格式代码如下:
[![pynet](https://img.shields.io/badge/pynet-ok-brightgreen)](https://github.com/zjZSTU/PyNet)
# 文档工具依赖
$ pip install -r requiremens.txt
# PyNet库依赖
$ cd pynet
$ pip install -r requirements.txt
有两种文档使用方式
-
在线浏览文档:PyNet
-
本地浏览文档,实现如下:
$ git clone https://zj-pynet.readthedocs.io/zh_CN/latest/ $ cd PyNet $ mkdocs serve
启动本地服务器后即可登录浏览器
localhost:8000
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- 计算图实现
- zhujian - Initial work - zjZSTU
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