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來源丨網絡
大家好，我是J哥。
為了大家能夠對人工智能常用的 Python 庫有一個初步的了解，以選擇能夠滿足自己需求的庫進行學習，對目前較為常見的人工智能庫進行簡要全面的介紹。
NumPy(Numerical Python)是 Python的一個擴展程序庫，支持大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫，Numpy底層使用C語言編寫，數組中直接存儲對象，而不是存儲對象指針，所以其運算效率遠高於純Python代碼。
我們可以在示例中對比下純Python與使用Numpy庫在計算列表sin值的速度對比：
import numpy as np
import math
import random
import time
start = time.time()
for i in range(10):
list_1 = list(range(1,10000))
for j in range(len(list_1)):
list_1[j] = math.sin(list_1[j])
print("使用純Python用時{}s".format(time.time()-start))
start = time.time()
for i in range(10):
list_1 = np.array(np.arange(1,10000))
list_1 = np.sin(list_1)
print("使用Numpy用時{}s".format(time.time()-start))
從如下運行結果，可以看到使用 Numpy 庫的速度快於純 Python 編寫的代碼：
使用純Python用時0.017444372177124023s
使用Numpy用時0.001619577407836914s
OpenCV 是一個的跨平台計算機視覺庫，可以運行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時也提供了 Python 接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
下面代碼嘗試使用一些簡單的濾鏡，包括圖片的平滑處理、高斯模糊等：
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('h89817032p0.png')
kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25
dst = cv.filter2D(img,-1,kernel)
blur_1 = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)
blur_2 = cv.bilateralFilter(img,9,75,75)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.subplot(221),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222),plt.imshow(dst[:,:,::-1]),plt.title('Averaging')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Gaussian')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Bilateral')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
scikit-image是基於scipy的圖像處理庫，它將圖片作為numpy數組進行處理。
例如，可以利用scikit-image改變圖片比例，scikit-image提供了rescale、resize以及downscale_local_mean等函數。
from skimage import data, color, io
from skimage.transform import rescale, resize, downscale_local_mean
image = color.rgb2gray(io.imread('h89817032p0.png'))
image_rescaled = rescale(image, 0.25, anti_aliasing=False)
image_resized = resize(image, (image.shape[0] // 4, image.shape[1] // 4),
anti_aliasing=True)
image_downscaled = downscale_local_mean(image, (4, 3))
plt.figure(figsize=(20,20))
plt.subplot(221),plt.imshow(image, cmap='gray'),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222),plt.imshow(image_rescaled, cmap='gray'),plt.title('Rescaled')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223),plt.imshow(image_resized, cmap='gray'),plt.title('Resized')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224),plt.imshow(image_downscaled, cmap='gray'),plt.title('Downscaled')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
Python Imaging Library(PIL) 已經成為 Python 事實上的圖像處理標准庫了，這是由於，PIL 功能非常強大，但API卻非常簡單易用。
但是由於PIL僅支持到 Python 2.7，再加上年久失修，於是一群志願者在 PIL 的基礎上創建了兼容的版本，名字叫 Pillow，支持最新 Python 3.x，又加入了許多新特性，因此，我們可以跳過 PIL，直接安裝使用 Pillow。
使用 Pillow 生成字母驗證碼圖片：
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
import random
# 隨機字母:
def rndChar():
return chr(random.randint(65, 90))
# 隨機顏色1:
def rndColor():
return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))
# 隨機顏色2:
def rndColor2():
return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))
# 240 x 60:
width = 60 * 6
height = 60 * 6
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 創建Font對象:
font = ImageFont.truetype('/usr/share/fonts/wps-office/simhei.ttf', 60)
# 創建Draw對象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每個像素:
for x in range(width):
for y in range(height):
draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 輸出文字:
for t in range(6):
draw.text((60 * t + 10, 150), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')
SimpleCV 是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。使用它，可以訪問高性能的計算機視覺庫，如 OpenCV，而不必首先了解位深度、文件格式、顏色空間、緩沖區管理、特征值或矩陣等術語。但其對於 Python3 的支持很差很差，在 Python3.7 中使用如下代碼：
from SimpleCV import Image, Color, Display
# load an image from imgur
img = Image('http://i.imgur.com/lfAeZ4n.png')
# use a keypoint detector to find areas of interest
feats = img.findKeypoints()
# draw the list of keypoints
feats.draw(color=Color.RED)
# show the resulting image.
img.show()
# apply the stuff we found to the image.
output = img.applyLayers()
# save the results.
output.save('juniperfeats.png')
會報如下錯誤，因此不建議在 Python3 中使用：
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print('unit test')?
Mahotas 是一個快速計算機視覺算法庫，其構建在 Numpy 之上，目前擁有超過100種圖像處理和計算機視覺功能，並在不斷增長。
使用 Mahotas 加載圖像，並對像素進行操作：
import numpy as np
import mahotas
import mahotas.demos
from mahotas.thresholding import soft_threshold
from matplotlib import pyplot as plt
from os import path
f = mahotas.demos.load('lena', as_grey=True)
f = f[128:,128:]
plt.gray()
# Show the data:
print("Fraction of zeros in original image: {0}".format(np.mean(f==0)))
plt.imshow(f)
plt.show()
Ilastik 能夠給用戶提供良好的基於機器學習的生物信息圖像分析服務，利用機器學習算法，輕松地分割，分類，跟蹤和計數細胞或其他實驗數據。大多數操作都是交互式的，並不需要機器學習專業知識。
Scikit-learn 是針對 Python 編程語言的免費軟件機器學習庫。它具有各種分類，回歸和聚類算法，包括支持向量機，隨機森林，梯度提升，k均值和 DBSCAN 等多種機器學習算法。
使用Scikit-learn實現KMeans算法：
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin
from sklearn.datasets import make_blobs
# Generate sample data
np.random.seed(0)
batch_size = 45
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
n_clusters = len(centers)
X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7)
# Compute clustering with Means
k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10)
t0 = time.time()
k_means.fit(X)
t_batch = time.time() - t0
# Compute clustering with MiniBatchKMeans
mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size,
n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0)
t0 = time.time()
mbk.fit(X)
t_mini_batch = time.time() - t0
# Plot result
fig = plt.figure(figsize=(8, 3))
fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9)
colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06']
# We want to have the same colors for the same cluster from the
# MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per
# closest one.
k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_
order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_,
mbk.cluster_centers_)
mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order]
k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers)
mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers)
# KMeans
for k, col in zip(range(n_clusters), colors):
my_members = k_means_labels == k
cluster_center = k_means_cluster_centers[k]
plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w',
markerfacecolor=col, marker='.')
plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col,
markeredgecolor='k', markersize=6)
plt.title('KMeans')
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
SciPy 庫提供了許多用戶友好和高效的數值計算，如數值積分、插值、優化、線性代數等。SciPy 庫定義了許多數學物理的特殊函數，包括橢圓函數、貝塞爾函數、伽馬函數、貝塔函數、超幾何函數、拋物線圓柱函數等等。
from scipy import special
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def drumhead_height(n, k, distance, angle, t):
kth_zero = special.jn_zeros(n, k)[-1]
return np.cos(t) * np.cos(n*angle) * special.jn(n, distance*kth_zero)
theta = np.r_[0:2*np.pi:50j]
radius = np.r_[0:1:50j]
x = np.array([r * np.cos(theta) for r in radius])
y = np.array([r * np.sin(theta) for r in radius])
z = np.array([drumhead_height(1, 1, r, theta, 0.5) for r in radius])
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes(rect=(0, 0.05, 0.95, 0.95), projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='RdBu_r', vmin=-0.5, vmax=0.5)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_xticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))
ax.set_yticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()
NLTK 是構建Python程序以處理自然語言的庫。它為50多個語料庫和詞匯資源(如 WordNet )提供了易於使用的接口，以及一套用於分類、分詞、詞干、標記、解析和語義推理的文本處理庫、工業級自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 庫的包裝器。
NLTK被稱為 “a wonderful tool for teaching, and working in, computational linguistics using Python”。
import nltk
from nltk.corpus import treebank
# 首次使用需要下載
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('maxent_ne_chunker')
nltk.download('words')
nltk.download('treebank')
sentence = """At eight o'clock on Thursday morning Arthur didn't feel very good."""
# Tokenize
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
tagged = nltk.pos_tag(tokens)
# Identify named entities
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)
# Display a parse tree
t = treebank.parsed_sents('wsj_0001.mrg')[0]
t.draw()
spaCy 是一個免費的開源庫，用於 Python 中的高級 NLP。它可以用於構建處理大量文本的應用程序；也可以用來構建信息提取或自然語言理解系統，或者對文本進行預處理以進行深度學習。
import spacy
texts = [
"Net income was $9.4 million compared to the prior year of $2.7 million.",
"Revenue exceeded twelve billion dollars, with a loss of $1b.",
]
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
for doc in nlp.pipe(texts, disable=["tok2vec", "tagger", "parser", "attribute_ruler", "lemmatizer"]):
# Do something with the doc here
print([(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents])
nlp.pipe 生成 Doc 對象，因此我們可以對它們進行迭代並訪問命名實體預測：
[('$9.4 million', 'MONEY'), ('the prior year', 'DATE'), ('$2.7 million', 'MONEY')]
[('twelve billion dollars', 'MONEY'), ('1b', 'MONEY')]
librosa 是一個用於音樂和音頻分析的 Python 庫，它提供了創建音樂信息檢索系統所必需的功能和函數。
# Beat tracking example
import librosa
# 1. Get the file path to an included audio example
filename = librosa.example('nutcracker')
# 2. Load the audio as a waveform `y`
# Store the sampling rate as `sr`
y, sr = librosa.load(filename)
# 3. Run the default beat tracker
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
print('Estimated tempo: {:.2f} beats per minute'.format(tempo))
# 4. Convert the frame indices of beat events into timestamps
beat_times = librosa.frames_to_time(beat_frames, sr=sr)
Pandas 是一個快速、強大、靈活且易於使用的開源數據分析和操作工具， Pandas 可以從各種文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 導入數據，可以對各種數據進行運算操作，比如歸並、再成形、選擇，還有數據清洗和數據加工特征。Pandas 廣泛應用在學術、金融、統計學等各個數據分析領域。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range("1/1/2000", periods=1000))
ts = ts.cumsum()
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD"))
df = df.cumsum()
df.plot()
plt.show()
Matplotlib 是Python的繪圖庫，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成出版質量級別的精美圖形，Matplotlib 使繪圖變得非常簡單，在易用性和性能間取得了優異的平衡。
使用 Matplotlib 繪制多曲線圖：
# plot_multi_curve.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)
y_1 = x
y_2 = np.square(x)
y_3 = np.log(x)
y_4 = np.sin(x)
plt.plot(x,y_1)
plt.plot(x,y_2)
plt.plot(x,y_3)
plt.plot(x,y_4)
plt.show()
Seaborn 是在 Matplotlib 的基礎上進行了更高級的API封裝的Python數據可視化庫，從而使得作圖更加容易，應該把 Seaborn 視為 Matplotlib 的補充，而不是替代物。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme()
df = sns.load_dataset("penguins")
sns.pairplot(df, hue="species")
plt.show()
Orange 是一個開源的數據挖掘和機器學習軟件，提供了一系列的數據探索、可視化、預處理以及建模組件。Orange 擁有漂亮直觀的交互式用戶界面，非常適合新手進行探索性數據分析和可視化展示；同時高級用戶也可以將其作為 Python 的一個編程模塊進行數據操作和組件開發。
使用 pip 即可安裝 Orange，好評～
$ pip install orange3
安裝完成後，在命令行輸入 orange-canvas 命令即可啟動 Orange 圖形界面：
$ orange-canvas
啟動完成後，即可看到 Orange 圖形界面，進行各種操作。
PyBrain 是 Python 的模塊化機器學習庫。它的目標是為機器學習任務和各種預定義的環境提供靈活、易於使用且強大的算法來測試和比較算法。PyBrain 是 Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network Library 的縮寫。
我們將利用一個簡單的例子來展示 PyBrain 的用法，構建一個多層感知器 (Multi Layer Perceptron, MLP)。
首先，我們創建一個新的前饋網絡對象：
from pybrain.structure import FeedForwardNetwork
n = FeedForwardNetwork()
接下來，構建輸入、隱藏和輸出層：
from pybrain.structure import LinearLayer, SigmoidLayer
inLayer = LinearLayer(2)
hiddenLayer = SigmoidLayer(3)
outLayer = LinearLayer(1)
為了使用所構建的層，必須將它們添加到網絡中：
n.addInputModule(inLayer)
n.addModule(hiddenLayer)
n.addOutputModule(outLayer)
可以添加多個輸入和輸出模塊。為了向前計算和反向誤差傳播，網絡必須知道哪些層是輸入、哪些層是輸出。
這就需要明確確定它們應該如何連接。為此，我們使用最常見的連接類型，全連接層，由 FullConnection 類實現：
from pybrain.structure import FullConnection
in_to_hidden = FullConnection(inLayer, hiddenLayer)
hidden_to_out = FullConnection(hiddenLayer, outLayer)
與層一樣，我們必須明確地將它們添加到網絡中：
n.addConnection(in_to_hidden)
n.addConnection(hidden_to_out)
所有元素現在都已准備就位，最後，我們需要調用.sortModules()方法使MLP可用：
n.sortModules()
這個調用會執行一些內部初始化，這在使用網絡之前是必要的。
MILK(MACHINE LEARNING TOOLKIT) 是 Python 語言的機器學習工具包。它主要是包含許多分類器比如 SVMS、K-NN、隨機森林以及決策樹中使用監督分類法，它還可執行特征選擇，可以形成不同的例如無監督學習、密切關系傳播和由 MILK 支持的 K-means 聚類等分類系統。
使用 MILK 訓練一個分類器：
import numpy as np
import milk
features = np.random.rand(100,10)
labels = np.zeros(100)
features[50:] += .5
labels[50:] = 1
learner = milk.defaultclassifier()
model = learner.train(features, labels)
# Now you can use the model on new examples:
example = np.random.rand(10)
print(model.apply(example))
example2 = np.random.rand(10)
example2 += .5
print(model.apply(example2))
TensorFlow 是一個端到端開源機器學習平台。它擁有一個全面而靈活的生態系統，一般可以將其分為 TensorFlow1.x 和 TensorFlow2.x，TensorFlow1.x 與 TensorFlow2.x 的主要區別在於 TF1.x 使用靜態圖而 TF2.x 使用Eager Mode動態圖。
這裡主要使用TensorFlow2.x作為示例，展示在 TensorFlow2.x 中構建卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN)。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
# 數據加載
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
# 數據預處理
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# 模型構建
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))
# 模型編譯與訓練
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
validation_data=(test_images, test_labels))PyTorch 的前身是 Torch，其底層和 Torch 框架一樣，但是使用 Python 重新寫了很多內容，不僅更加靈活，支持動態圖，而且提供了 Python 接口。
# 導入庫
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose
import matplotlib.pyplot as plt
# 模型構建
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print("Using {} device".format(device))
# Define model
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(NeuralNetwork, self).__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
nn.Linear(28*28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 10),
nn.ReLU()
)
def forward(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.linear_relu_stack(x)
return logits
model = NeuralNetwork().to(device)
# 損失函數和優化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
# 模型訓練
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
size = len(dataloader.dataset)
for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
X, y = X.to(device), y.to(device)
# Compute prediction error
pred = model(X)
loss = loss_fn(pred, y)
# Backpropagation
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if batch % 100 == 0:
loss, current = loss.item(), batch * len(X)
print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]")
Theano 是一個 Python 庫，它允許定義、優化和有效地計算涉及多維數組的數學表達式，建在 NumPy 之上。
在 Theano 中實現計算雅可比矩陣：
import theano
import theano.tensor as T
x = T.dvector('x')
y = x ** 2
J, updates = theano.scan(lambda i, y,x : T.grad(y[i], x), sequences=T.arange(y.shape[0]), non_sequences=[y,x])
f = theano.function([x], J, updates=updates)
f([4, 4])
Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經網絡 API，它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為後端運行。Keras 的開發重點是支持快速的實驗，能夠以最小的時延把想法轉換為實驗結果。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 模型構建
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 模型編譯與訓練
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
在 Caffe2 官方網站上，這樣說道：Caffe2 現在是 PyTorch 的一部分。雖然這些 api 將繼續工作，但鼓勵使用 PyTorch api。
MXNet 是一款設計為效率和靈活性的深度學習框架。它允許混合符號編程和命令式編程，從而最大限度提高效率和生產力。
使用 MXNet 構建手寫數字識別模型：
import mxnet as mx
from mxnet import gluon
from mxnet.gluon import nn
from mxnet import autograd as ag
import mxnet.ndarray as F
# 數據加載
mnist = mx.test_utils.get_mnist()
batch_size = 100
train_data = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['train_label'], batch_size, shuffle=True)
val_data = mx.io.NDArrayIter(mnist['test_data'], mnist['test_label'], batch_size)
# CNN模型
class Net(gluon.Block):
def __init__(self, **kwargs):
super(Net, self).__init__(**kwargs)
self.conv1 = nn.Conv2D(20, kernel_size=(5,5))
self.pool1 = nn.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides = (2,2))
self.conv2 = nn.Conv2D(50, kernel_size=(5,5))
self.pool2 = nn.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides = (2,2))
self.fc1 = nn.Dense(500)
self.fc2 = nn.Dense(10)
def forward(self, x):
x = self.pool1(F.tanh(self.conv1(x)))
x = self.pool2(F.tanh(self.conv2(x)))
# 0 means copy over size from corresponding dimension.
# -1 means infer size from the rest of dimensions.
x = x.reshape((0, -1))
x = F.tanh(self.fc1(x))
x = F.tanh(self.fc2(x))
return x
net = Net()
# 初始化與優化器定義
# set the context on GPU is available otherwise CPU
ctx = [mx.gpu() if mx.test_utils.list_gpus() else mx.cpu()]
net.initialize(mx.init.Xavier(magnitude=2.24), ctx=ctx)
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.03})
# 模型訓練
# Use Accuracy as the evaluation metric.
metric = mx.metric.Accuracy()
softmax_cross_entropy_loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
for i in range(epoch):
# Reset the train data iterator.
train_data.reset()
for batch in train_data:
data = gluon.utils.split_and_load(batch.data[0], ctx_list=ctx, batch_axis=0)
label = gluon.utils.split_and_load(batch.label[0], ctx_list=ctx, batch_axis=0)
outputs = []
# Inside training scope
with ag.record():
for x, y in zip(data, label):
z = net(x)
# Computes softmax cross entropy loss.
loss = softmax_cross_entropy_loss(z, y)
# Backpropogate the error for one iteration.
loss.backward()
outputs.append(z)
metric.update(label, outputs)
trainer.step(batch.data[0].shape[0])
# Gets the evaluation result.
name, acc = metric.get()
# Reset evaluation result to initial state.
metric.reset()
print('training acc at epoch %d: %s=%f'%(i, name, acc))
飛槳 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎，集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發套件、豐富的工具組件於一體。是中國首個自主研發、功能完備、開源開放的產業級深度學習平台。
使用 PaddlePaddle 實現 LeNtet5：
# 導入需要的包
import paddle
import numpy as np
from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear
## 組網
import paddle.nn.functional as F
# 定義 LeNet 網絡結構
class LeNet(paddle.nn.Layer):
def __init__(self, num_classes=1):
super(LeNet, self).__init__()
# 創建卷積和池化層
# 創建第1個卷積層
self.conv1 = Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)
self.max_pool1 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
# 尺寸的邏輯：池化層未改變通道數；當前通道數為6
# 創建第2個卷積層
self.conv2 = Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)
self.max_pool2 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
# 創建第3個卷積層
self.conv3 = Conv2D(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=4)
# 尺寸的邏輯：輸入層將數據拉平[B,C,H,W] -> [B,C*H*W]
# 輸入size是[28,28]，經過三次卷積和兩次池化之後，C*H*W等於120
self.fc1 = Linear(in_features=120, out_features=64)
# 創建全連接層，第一個全連接層的輸出神經元個數為64， 第二個全連接層輸出神經元個數為分類標簽的類別數
self.fc2 = Linear(in_features=64, out_features=num_classes)
# 網絡的前向計算過程
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
# 每個卷積層使用Sigmoid激活函數，後面跟著一個2x2的池化
x = F.sigmoid(x)
x = self.max_pool1(x)
x = F.sigmoid(x)
x = self.conv2(x)
x = self.max_pool2(x)
x = self.conv3(x)
# 尺寸的邏輯：輸入層將數據拉平[B,C,H,W] -> [B,C*H*W]
x = paddle.reshape(x, [x.shape[0], -1])
x = self.fc1(x)
x = F.sigmoid(x)
x = self.fc2(x)
return x
CNTK(Cognitive Toolkit) 是一個深度學習工具包，通過有向圖將神經網絡描述為一系列計算步驟。在這個有向圖中，葉節點表示輸入值或網絡參數，而其他節點表示對其輸入的矩陣運算。CNTK 可以輕松地實現和組合流行的模型類型，如 CNN 等。CNTK 用網絡描述語言 (network description language, NDL) 描述一個神經網絡。簡單的說，要描述輸入的 feature，輸入的 label，一些參數，參數和輸入之間的計算關系，以及目標節點是什麼。
NDLNetworkBuilder=[
run=ndlLR
ndlLR=[
# sample and label dimensions
SDim=$dimension$
LDim=1
features=Input(SDim, 1)
labels=Input(LDim, 1)
# parameters to learn
B0 = Parameter(4)
W0 = Parameter(4, SDim)
B = Parameter(LDim)
W = Parameter(LDim, 4)
# operations
t0 = Times(W0, features)
z0 = Plus(t0, B0)
s0 = Sigmoid(z0)
t = Times(W, s0)
z = Plus(t, B)
s = Sigmoid(z)
LR = Logistic(labels, s)
EP = SquareError(labels, s)
# root nodes
FeatureNodes=(features)
LabelNodes=(labels)
CriteriaNodes=(LR)
EvalNodes=(EP)
OutputNodes=(s,t,z,s0,W0)
]
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