NNabla 索尼開源的一款神經網路框架

2021-08-19 12:58:30 字數 1868 閱讀 5671

原文：nnabla - neural network libraries

作者：sony公司

翻譯：雁驚寒

nnabla是一款用於研究、開發和生產的深度學習框架。 nnabla的目標是要能在台式電腦、hpc集群、嵌入式裝置和生產伺服器上都能執行。

安裝nnabla很簡單：

pip install nnabla
這條命令將安裝nnabla的cpu版本。你還可以通過執行pip install nnabla-ext-cuda來安裝cuda擴充套件以新增gpu加速。

基於nnabla c++ 11核心的python api為你提供了強大的靈活性和高效的生產力。例如，下面的5行**定義了乙個具有分類損失的雙層神經網路（超引數用<>括了起來）。

import nnabla as nn


import nnabla.functions as f


import nnabla.parametric_functions as pf


x = nn.variable()


t = nn.variable()


h = f.tanh(pf.affine(x, , name='affine1'))


y = pf.affine(h, , name='affine2')


loss = f.mean(f.softmax_cross_entropy(y, t))
可以通過以下方式來完成訓練：

import nnabla.solvers as s


# 建立乙個求解器（引數更新器）


solver = s.adam()


solver.set_parameters(nn.get_parameters())


# 訓練迭代


for n in range():


# 從任何乙個資料來源中設定資料


x.d = t.d = # 初始化變化率


solver.zero_grad()


# 前向後向執行


loss.forward()


loss.backward()


# 使用計算出來的變化率更新引數


solver.update()
動態計算圖能夠實現靈活的執行時網路構建。 nnabla可以同時使用靜態和動態圖正規化，並且兩者使用相同的api。

x.d = t.d = drop_depth = np.random.rand() < with nn.auto_forward():


h = f.relu(pf.convolution(x, , (3, 3), pad=(1, 1), name='conv0'))


for i in range():


if drop_depth[i]:


continue


# stochastically drop a layer


h2 = f.relu(pf.convolution(x, , (3, 3), pad=(1, 1), 


name='conv%d' % (i + 1)))


h = f.add2(h, h2)


y = pf.affine(h, , name='classification')


loss = f.mean(f.softmax_cross_entropy(y, t))


# backward computation (can also be done in dynamically executed graph)


loss.backward()

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