SenKuu — Deep Learning for beginners
Это фреймворк для разработки моделей глубокого обучения на основе NumPy, который позволяет собирать модели нейронных сетей по принципу конструктора. API фреймворка вдохновлён дизайном Keras.
Senkuu распространяется под лицензией Apache 2.0.
from senkuu.model import Model
from senkuu.structures.layers import Input, Dense
model = Model()
model.add(Input(units=2)) # Первый слой должен быть входным слоем
model.add(Dense(units=3, activation='tanh'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.set(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam',
metrics=['acc', 'precision', 'recall', 'f1'])
model.train(train_x, train_y, epochs=100, validation=0.2)
loss, score = model.test(test_x, test_y)
print(loss, score)
model.predict(new_x, onlyclass=True)
Есть два способа установить Senkuu:
$ pip install senkuu
$ git clone https://github.com/techrc/senkuu.git
Вот Senkuu, Сэнку из «Dr. Stone».
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )