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atomgrad

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Atomgrad

Atomgrad是一种简单的自动射击发动机，旨在在微电磁和TinyGrad之间进行载体值，并在矢量值和标量值张量（原子）以及神经网络API库中进行autodiff。

特征

支持类似Pytorch的矢量值和标量值张量。
支持基本的一单元运算，二进制操作，减少操作和移动操作IE（激活弹性， sum ， exp ， reshape ， randint ， uniform等）。
支持激活功能，例如relu ， sigmoid ， tanh等。
支持binary_cross_entropy ＆ binary_accuracy 。
支持图形可视化。

安装

您可以使用PIP安装Atomgrad：

pip install atomgrad==0.3.0

用法

这是使用Atomgrad来计算函数梯度的一个简单示例：

 from atomgrad . atom import Atom
from atomgrad . graph import draw_dot


# create two tensors with gradients enabled
x = Atom ( 2.0 , requires_grad = True )
y = Atom ( 3.0 , requires_grad = True )

# define a function
z = x * y + x ** 2

# compute the backward pass
z . backward ()

# print the gradients
print ( x . grad ) # 7.0
print ( y . grad ) # 2.0

draw_dot ( z )

这是一个简单的示例，即使用Atomgrad训练一个16个节点隐藏的层神经网络进行二进制分类。

 import numpy as np
from atomgrad . atom import Atom
from atomgrad . nn import AtomNet , Layer
from atomgrad . optim import SGD
from atomgrad . metrics import binary_cross_entropy , binary_accuracy

# create a model
model = AtomNet (
  Layer ( 2 , 16 ),
  Layer ( 16 , 16 ),
  Layer ( 16 , 1 )
)
# create an optimizer
optim = SGD ( model . parameters (), lr = 0.01 )

# load some data
x = [[ 2.0 , 3.0 , - 1.0 ],
  [ 3.0 , - 1.0 , 0.5 ],
  [ 0.5 , 1.0 , 1.0 ],
  [ 1.0 , 1.0 , - 1.0 ],
  [ 0.0 , 4.0 , 0.5 ],
  [ 3.0 , - 1.0 , 0.5 ]]
y = [ 1 , 1 , 0 , 1 , 0 , 1 ]

x = Atom ( x )
y = Atom ( y )

model . fit ( x , y , optim , binary_cross_entropy , binary_accuracy , epochs = 100 )

#output
'''
...
epoch: 30 | loss: 0.14601783454418182  | accuracy: 100.0%
epoch: 35 | loss: 0.11600304394960403  | accuracy: 100.0%
epoch: 40 | loss: 0.09604986757040024  | accuracy: 100.0%
epoch: 45 | loss: 0.0816292017698288  | accuracy: 100.0%
'''