kiwigrad

키위 그라드

Pytorch 및 Tensorflow 와 같은 하늘을 날아갈 수있는 능력이 부족했지만 Kiwigrad는 여전히 발견되지 않은 잠재력을 가진 강력한 새입니다.

• 키위 그라드
• 설치하다
• 기능
  • 예
• 실행 테스트

Kiwigrad? 예, 재미와 실험을 위해 만들어진 마이크로 그라드의 또 다른 버전입니다.

설치하다

현재 릴리스를 설치하려면

 pip install kiwigrad==0.28 

기능

Kiwigrad는 MicroGrad의 수정 된 버전이며 추가 기능이있는 Minigrad 패키지입니다. Kiwigrad에 추가 된 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 값 객체의 C 구현으로 인해 교육이 더 빠릅니다.
• 원래 마이크로 그라드 패키지와 같은 추적 기능이 추가되었습니다. 이에 대한 예는 OPS 노트북에서 볼 수 있습니다.
• 훈련 된 모델의 무게를 저장하고로드하는 방법.
• RNN (1) 피드 포워드 신경망에 대한 지원.

예

• 예제 폴더에서는 Kiwigrad 라이브러리를 사용하여 훈련 된 모델의 예를 찾을 수 있습니다.
• Kiwigrad를 사용한 MLP NET의 선언 예 :

 from kiwigrad import MLP , Layer

class PotNet ( MLP ):
    def __init__ ( self ):
        layers = [
            Layer ( nin = 2 , nout = 16 , bias = True , activation = "relu" ),
            Layer ( nin = 16 , nout = 16 , bias = True , activation = "relu" ),
            Layer ( nin = 16 , nout = 1 , bias = True , activation = "linear" )
        ]
        super (). __init__ ( layers = layers )

model = PotNet ()

• Micrograd와 같은 Kiwigrad는 여러 가지 가능한 작업을 지원합니다.

 from kiwigrad import Value , draw_dot

a = Value ( - 4.0 )
b = Value ( 2.0 )
c = a + b
d = a * b + b ** 3
c += c + Value ( 1. )
c += Value ( 1. ) + c + ( - a )
d += d * Value ( 2 ) + ( b + a ). relu ()
d += Value ( 3. ) * d + ( b - a ). relu ()
e = c - d
f = e ** 2
g = f / Value ( 2.0 )
g += Value ( 10.0 ) / f
print ( f' { g . data :.4f } ' ) # prints 24.7041, the outcome of this forward pass
g . backward ()
print ( f' { a . grad :.4f } ' ) # prints 138.8338, i.e. the numerical value of dg/da
print ( f' { b . grad :.4f } ' ) # prints 645.5773, i.e. the numerical value of dg/db

draw_dot ( g )

실행 테스트

 cd test 
pytest .