链条工
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Chainer–一种灵活的神经网络框架
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Chainer–一种灵活的神经网络框架
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链条工
是一个强大、灵活、直观的深度学习框架。
Chainer支持CUDA计算。
它只需要几行代码就可以利用GPU。
它还可以在多个GPU上轻松运行。
Chainer支持各种网络架构,包括前馈网、convnet、递归网和递归网。
它还支持跨备份架构。
正向计算可以包括Python的任何控制流语句,而不缺乏反向传播能力。
它使代码直观且易于调试。
教程
Chainer概览
蘑菇——美味还是致命?
代码细分
输出
概念演练
按运行定义
变量和导数
链接
定义自己的函数
创建模型
优化器
教练
培训师扩展
在Chainer中使用GPU
类型检查
序列化程序–保存和加载
自定义您自己的日志记录
示例
神经网络示例
MNIST使用训练器
带有手动训练循环的MNIST
视觉识别任务的卷积网络
DCGAN:使用深度卷积GAN生成图像
递归网及其计算图
RNN语言模型
Word2Vec:获取单词嵌入
编写序列到序列(seq2seq)模型
Colab笔记本示例
棒极了的链子
工具书类
API参考
变量和参数
功能
连杆和链条
概率分布
优化器
重量初始化器
培训工具
数据集集合
迭代器
串行器
公用设施
配置Chainer
调试模式
计算图形的可视化
静态子图优化:用法
静态子图优化:设计说明
Caffe模型支持
断言和测试
安装
推荐的环境
要求
安装链条器
卸载Chainer
升级Chainer
重新安装链条器
使用Docker运行Chainer
常见问题解答
使用ChainerMN进行分布式深度学习
安装
辅导的
模型并行
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