Neowise
Uma biblioteca de aprendizado profundo construiu do zero com Python e Numpy
Instalação PIP
pip install neowise
Documentação
Site do pacote Pypi
Recursos de Neowise
- Obtenha resumo do seu modelo, chamando
model.summary
- Salve seu modelo em um arquivo .h5 usando
model.save_model
- Carregue seu modelo salvo com
model.load_model
- Treine seu modelo com menos de 10 linhas de código ( excluindo o processamento de dados ), com uma API simples
- Teste seu modelo com
model.test
- Plotar gráficos estáticos de custo e precisão usando
model.plot
- Treine usando otimizadores como descida de gradiente, momento, rmsprop, adam, descida de gradiente em lote e descida de gradiente estocástica
- Treine usando a regularização do abandono para redes mais profundas
- Enquanto, treinando os modelos, acompanhe o progresso do seu modelo na barra de progresso do TQDM
- Crie gráficos animados de custo e precisão com
model.plot e defina animate=True para salvar imagens de parcelas que podem ser alimentadas a um criador do GIF para criar um GIF animado
