Li-TianCheng / TinyDL

基于Eigen运算库的深度学习框架(支持CUDA加速)

TinyDL

基于Eigen运算库的深度学习框架(支持CUDA加速)

安装

1. Eigen
2. MKL
3. CUDA

使用

• Tensor默认是分配在cpu上,可在申请Tensor时设置cuda为true将Tensor分配在cuda上
• Tensor可以使用cuda()或cpu()将Tensor迁移到cuda或cpu
• Model和Optimizer可使用cuda()或cpu()迁移到cuda或cpu

实现模块

网络模块

1. 线性层
2. 卷积层
3. Batch normal

损失函数

1. 均方误差(MSE loss)
2. 交叉熵(cross entropy loss)

激活函数

1. sigmoid
2. tanh
3. relu

优化器

1. SGD
2. Adam

其他常用函数

1. softmax
2. max pool