qwe

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简介

简单的深度框架，参考Ng的深度学习课程作业，使用了keras的API设计。

方便了解网络具体实现，避免深陷于成熟框架的细节和一些晦涩的优化代码。

网络层实现了Dense, Flatten, Convolution2D, Activation, Dropout等。

优化算法实现了带有动量的梯度下降，同时还有一个带正则的优化算法备选。

权重初始化有多维高斯分布和Xavier initialization两种。

目标函数有MSE，CategoricalCrossEntropy。

在测试中有全连接网络与CNN手写字体识别示例。

环境与安装

python 3.x

依赖

1. numpy
2. sklearn
3. matplotlib
4. numba

安装

无需安装，使用前请先设置PYTHONPATH路径

为qwe工程根目录

eg.qwe位于/home/test/qwe, 执行 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/test/qwe

在config/basic.py中通过SWITCH_EXT选择是否开启扩展，默认关闭。

若选择开启，在qwe/src/ext目录下执行 python setup.py build_ext -i 即可

测试

在test目录下执行 python testfile.py 即可

目录结构

1. src/
   1. ext/
      1. src/
         1. convUtil.pyx Cython的扩展，加速CNN
   2. layers/ 1.activation.py 激活函数,sigmoid, ReLU, tanh 1.convolution2D.py 卷积层 1.simple_convolution2D.py 简单卷积未优化 1.dense.py 全连接层 1.dropout.py 丢弃层？ 1.flatten.py 拉伸层 1.pool.py 池化层,max average
   3. container.py 模型容器，equential
   4. initialization.py 参数初始化方法
   5. objective.py 目标函数
   6. optimizer.py 优化方法
   7. py_util.py py 实现的方法
   8. unit.py 计算单元
   9. util.py 一些方法
2. test/
   1. parse_mnist.py 解析mnist图片
   2. test_col2img.py 测试
   3. test_mnist_cnn.py 使用CNN训练 mnist
   4. test_mnist_nn.py 使用全连接训练 mnist
   5. test_nn.py 使用全连接训练sklearn一个数据集
   6. test_objective.py 测试
   7. test_unit.py 测试

待续