shamboflow

重要

これは私が多くの努力をした精巧なミームです。だから、誰も私を訴えません。

Shamboflowは、機械学習モデルを作成するためのオープンソースAPIです。 Pythonでのみ利用できます。

Shamboflowは、Tensorflowの交換用の非常に速い低下です（読み取りは何も追加せず、パフォーマンスの改善でさえありません）。ゼロから構築されており（読み取り、numpyを使用）、箱から出してCuda GPUサポートが付属しています。このファイルの最後に、これがどのようになったかについて話をします。

真剣に、私は常にNumpyと追加のライブラリを使用しないようにニューラルネットワークを実装したかったので、これを行う言い訳が与えられました。そして、私はしました。私はこれを一週間で作りました。その過程で多くのことを学び、それはストレスの多い楽しい経験でした。このライブラリは、述べられているようにNumpyに依存していますが、Cupyを使用してGPUサポートを追加します。他の2つの依存関係は、Progress BarのTQDMとカラフルなテキストのCORORAMAです。私はすでにかなりの努力をしているので、私はおそらくこれにもっと取り組むでしょう。

ドキュメント

インストール

PIPパッケージを使用してインストールします。

$ pip install shamboflow

shamboflowを最新バージョンに更新するには、上記のコマンドにフラグを--upgradeする

例

3-2-1トポロジーを備えた単純なANNを作成し、予測を実行するためにデータでそれをトレーニングする方法を示す小さな例プログラム。

モデルを定義し、トレーニングします

 import numpy as np

# Dataset
x_data = np . array ([[ 1 , 0 , 1 ]])
y_data = np . array ([[ 1 ]])

# Parameters
learning_rate = 0.9
train_epochs = 20

# Import the library
import shamboflow as sf

# Create a model
model = sf . models . Sequential ()
# Add layers
model . add ( sf . layers . Dense ( 3 ))
model . add ( sf . layers . Dense ( 2 , activation = 'sigmoid' ))
model . add ( sf . layers . Dense ( 1 , activation = 'sigmoid' ))

# Compile the model
model . compile ( learning_rate = learning_rate , loss = 'mean_squared_error' , verbose = True )

# Callbacks
checkpoint = sf . callbacks . ModelCheckpoint ( monitor = 'loss' , save_best_only = True , verbose = True )

# Train the model with the dataset
model . fit (
    x_data ,
    y_data ,
    epochs = train_epochs ,
    callbacks = [ checkpoint ]
)

# Save the trained model to disk
model . save ( 'model.meow' )

保存されたモデルをロードして予測します

 import numpy as np
import shamboflow as sf

model = sf . models . load_model ( "./model.meow" )

a = np . array ([[ 1 , 0 , 1 ]])

res = model . predict ( a )
print ( res )

話

そのストーリータイム。

先週、大学のニューラルネットワークに関するクラスがありました。クラスの終わりに、私たちの教授は、特定のネットワークをPythonに実装するように言った。今、彼は以前、アルゴリズムを学習する目的を台無しにするだけであるので、私たちのタスクを実行するためにライブラリを使用しないように言っていました。だから、Pythonだけを使用してニューラルネットワークを実装することに興奮しました。それから彼は、ネットワークを作るためにライブラリを使用できると言った。そして、私は少し腹を立てていました。私の友人は冗談めかして「あなたはそれを作らなければならない」と言った。そして、私は1週間以内にそれを終えたら、あなたはそれを割り当てで使用しますか。私の友達はそれに同意しました。

だから、ここにあります。私の図書館。私は彼らに課題にこれを使わせるつもりです。