Python的dnn庫是一款強大的深度神經網絡庫,它能夠幫助開發者搭建高效、靈活、可擴展的深度學習模型。
在dnn庫中,我們可以使用pre標簽來顯示代碼。例如,下面的代碼展示了如何使用dnn庫來構建一個簡單的三層神經網絡:
import dnn # 創建一個三層神經網絡 net = dnn.Network([2, 3, 1]) # 定義sigmoid激活函數 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 訓練神經網絡 for i in range(10000): x = np.random.rand(2) y = np.sin(x[0] + x[1]) net.train(x, [y], sigmoid, 0.1) # 使用訓練好的模型進行預測 print("Sin(0.5 + 0.4) = ", net.predict([0.5, 0.4], sigmoid))
在上面的代碼中,我們首先使用dnn.Network類創建了一個三層神經網絡,其輸入層有兩個神經元,隱藏層有三個神經元,輸出層只有一個神經元。然后,我們定義了sigmoid激活函數,并使用net.train函數對神經網絡進行了訓練。最后,我們使用訓練好的模型來預測Sin(0.5 + 0.4)的值。
dnn庫不僅提供了豐富的神經網絡結構,還可以方便地進行模型調參、可視化等操作,是開發深度學習模型的一款必備庫。
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