ZeroNet: 基于NumPy的最小可用神经网络框架

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简介

ZeroNet是一个完全基于numpy的纯手打、轻量级、几乎什么功能都没有的神经网络框架。它可以作为你了解深度学习库的简易起点。麻雀虽小，五脏俱全。

特点

  • 基本网络层的numpy朴素实现（全连接、卷积、ReLU等）
  • 网络结构构建类和数据组织
  • 训练逻辑组织

缺点

  • 无GPU支持，朴素实现，效率低下
  • 无计算资源的抽象，资源利用低
  • 目前仅支持单序列的网络结构，不支持RNN等

演示

1.拷贝代码到本地： git clone https://github.com/ddlee96/Zeronet.git

2.安装依赖

需要： Numpy, Jupyter(演示用), Matplotlib(演示用)

(可选) 使用 Pipenv 安装依赖：

# install Pipenv
pip install pipenv

# install dependencies, pipenv will install packages based on Pipfile.lock
cd path/to/zeronet
pipenv install

3.准备数据集(CIFAR-10)：bash data/get_cifar.sh

4.演示

用 Jupyter notebook 打开 demo/demo.ipynb 即可。