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プロジェクトが気に入ったら、このリポジトリを主演してサポートを示してください！？

2024年1月15日 - スパゴの旅を振り返ると、私はそれが私に提供してくれた豊かな経験に感謝しています。 Spagoを通じて深い学習の基礎を習得し、再訪することは非常にやりがいがありました。 Spagoのユニークな機能、特に非同期計算グラフとクリーンコーディングに焦点を当てることで、取り組むべき並外れたプロジェクトになりました。私たちの目標は、GOでミニマリストMLフレームワークを作成し、スタンドアロン実行可能ファイルの作成を可能にすることにより、生産におけるPythonへの依存を排除することでした。 Spagoのこのアプローチは、私のプロジェクトのいくつかを挑戦的な生産環境でうまく強化しました。
ただし、Spagoを、進化する「AI空間」で効果的に競争できるレベルに昇格する努力は、現在GPUでの計算に広く関与しているため、実質的なコミットメントが必要です。同時に、Spagoが達成しようとしたビジョンは、RustのCandle Projectによって印象的に実現されています。スパゴに必要な注意を捧げる能力が限られており、サポートメンテナンスチームがいない場合、私は今のところプロジェクトを一時停止するという実用的な決定を下しました。
Spagoが私を連れて行ってくれて、それをサポートしてきたコミュニティに連れて行ってくれた旅に深く感謝しています。進化し続ける機械学習の分野を探求し続けているとき、私は先にあるエキサイティングな開発を楽しみにしています。
敬具、
マッテオグレラ

Spagoは、自然言語処理に関連する神経アーキテクチャをサポートするように設計されたPure Goで書かれた機械学習ライブラリです。

Spagoは、トレーニングと推論の両方に独自の軽量計算グラフを使用し、最初から最後まで理解しやすいという点で、自己完結型です。

それは提供します：

動的定義ごとの実行による自動分化
フィードフォワードレイヤー（線形、高速道路、畳み込み...）
再発層（LSTM、GRU、BILSTM ...）
注意レイヤー（自己attention、マルチヘッドの注意...）
勾配降下オプティマザー（Adam、Radam、RMS-Prop、Adagrad、SGD）
シリアル化のためのGOB互換性のあるニューラルモデル

NLP関連の機能に興味がある場合は、Cybertronパッケージを必ず調べてください！

使用法

要件：

1.21に行きます

このリポジトリをクローンするか、ライブラリを取得します。

 go get -u github.com/nlpodyssey/spago

はじめる

開始するのに適した場所は、LSTMなどの組み込みニューラルモデルの実装を見ることです。

例1

2つの変数の合計を計算する方法の例を次に示します。

 package main

import (
	"fmt"
	"log"

	"github.com/nlpodyssey/spago/ag"
	"github.com/nlpodyssey/spago/mat"
)

func main () {
	// define the type of the elements in the tensors
	type T = float32

	// create a new node of type variable with a scalar
	a := mat . Scalar ( T ( 2.0 ), mat . WithGrad ( true )) // create another node of type variable with a scalar
	b := mat . Scalar ( T ( 5.0 ), mat . WithGrad ( true )) // create an addition operator (the calculation is actually performed here)
	c := ag . Add ( a , b )

	// print the result
	fmt . Printf ( "c = %v (float%d) n " , c . Value (), c . Value (). Item (). BitSize ())

	c . AccGrad ( mat . Scalar ( T ( 0.5 )))

	if err := ag . Backward ( c ); err != nil {
		log . Fatalf ( "error during Backward(): %v" , err )
	}

	fmt . Printf ( "ga = %v n " , a . Grad ())
	fmt . Printf ( "gb = %v n " , b . Grad ())
}

出力：

 c = [7] (float32)
ga = [0.5]
gb = [0.5]

例2

これは、パーセプトロン式の簡単な実装です。

 package main

import (
	"fmt"
	
	. "github.com/nlpodyssey/spago/ag"
	"github.com/nlpodyssey/spago/mat"
)

func main () {
	x := mat . Scalar ( - 0.8 )
	w := mat . Scalar ( 0.4 )
	b := mat . Scalar ( - 0.2 )

	y := Sigmoid ( Add ( Mul ( w , x ), b ))

	fmt . Printf ( "y = %0.3f n " , y . Value (). Item ())
}