基于numpy和python3开发的符号计算深度学习框架下载

Numpy提供了广泛的计算操作支持，但为了计算多个操作的梯度，我们需要一个自动微分（autograd）框架。这种模块化方法是构建神经网络层的标准化方法。通过自动微分框架，我们可以组合优化器、激活函数等用于神经网络的训练。深度学习框架的基本组件包括autograd系统、神经网络层、神经网络模型、优化器、激活函数和数据集。接下来，我们将一一介绍这些组件，探讨它们的作用和使用方法。我们选择使用gradflow作为符号计算深度学习框架，因为它支持深度神经网络，并且与PyTorch API基本兼容。