Bugday001 / JohnDL

深度学习"框架"

John's DeepLearning wheel

A light-weight deep learning "framework"

JohnDL

一个用作学习的深度学习"框架",姑且这样称呼他。

目前已有支持：

• 全连接，卷积(Conv2D)
• Maxpooling, Avgpooling, BatchNormalization, Dropout
• Softmax, tanh, Relu, Sigmoid
• 交叉损失熵，均方误差损失

示例可参见Native_Network.py和LeNet.py

Note

• 目前定义网络必须使用JohnDL.Unit()
  • 按照Uint中定义顺序初始化网格
  • 依据第一次正向传播的顺序设定反向传播的传播顺序
• 文件含有LeNet5示例。使用train.py训练，test.py测试(在test.py中修改model即可测试不同网络)
• Native_Network.py中的与逻辑(Andtest function)测试需要用户自己设定网络，并初始化设置。
• 使用时可能想要将JohnDL文件夹设为source root。

Requirements

matplotlib==3.2.1
numpy==1.18.3
tensorflow==2.9.1
tensorflow_gpu==2.2.0rc3
tqdm==4.64.0

tensorflow只用来导入Minst数据集。若本地存有，可不使用。

文件结构

• doc：文档及学习记录
• JohnDL：核心代码
• Models：模型目录
• 其余为实例及测试程序