文件名称：tnarihi-chainer-ext:Chainer扩展
文件大小：15KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 22:09:13
Python
tnarihi的Chainer扩展 我刚开始使用 ，这是Preferred Networks开发的Python深度学习软件包（核心数值计算是用C ++ / CUDA编写的）。 由于“按运行定义”策略和动态分配内存，它对于神经网络研究的快速原型设计（特别是对于循环事物）很有用。 也许我要把我的东西用于扩展Chainer到这个仓库中。 依存关系 链接器> = 1.1.1 Chainer-Cuda-Deps 未来 期货 职能 去卷积2D 这被定义为卷积的运算，该运算在有效地用于（学习）上采样的跨步输出映射。 我提到了。 最大值/最小值 最大值/最小值采用两个形状相同的数组，其行为类似于numpy.maximum和cuda.gpuarray.maximum 。 由于未对这些参数进行参数化，因此可以在layers模块中使用maximum和minimum的快捷功能。 实用工具 实用程序功能/类在
【文件预览】：
tnarihi-chainer-ext-master
----models()
--------vgg()
----tests()
--------test_maxmin.py(3KB)
--------test_deconvolution_2d.py(3KB)
----tnarihi_chainer_ext()
--------functions()
--------utils.py(3KB)
--------__init__.py(107B)
--------wrapped_functions.py(5KB)
----.gitignore(8B)
----README.md(2KB)