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整理了27個Python人工智能庫,建議收藏!

編輯:Python

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來源丨網絡

大家好,我是J哥。

為了大家能夠對人工智能常用的 Python 庫有一個初步的了解,以選擇能夠滿足自己需求的庫進行學習,對目前較為常見的人工智能庫進行簡要全面的介紹。

1、Numpy

NumPy(Numerical Python)是 Python的一個擴展程序庫,支持大量的維度數組與矩陣運算,此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫,Numpy底層使用C語言編寫,數組中直接存儲對象,而不是存儲對象指針,所以其運算效率遠高於純Python代碼。
我們可以在示例中對比下純Python與使用Numpy庫在計算列表sin值的速度對比:

import numpy as np
import math
import random
import time

start = time.time()
for i in range(10):
    list_1 = list(range(1,10000))
    for j in range(len(list_1)):
        list_1[j] = math.sin(list_1[j])
print("使用純Python用時{}s".format(time.time()-start))

start = time.time()
for i in range(10):
    list_1 = np.array(np.arange(1,10000))
    list_1 = np.sin(list_1)
print("使用Numpy用時{}s".format(time.time()-start))

從如下運行結果,可以看到使用 Numpy 庫的速度快於純 Python 編寫的代碼:

使用純Python用時0.017444372177124023s
使用Numpy用時0.001619577407836914s

2、OpenCV

OpenCV 是一個的跨平台計算機視覺庫,可以運行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成,同時也提供了 Python 接口,實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
下面代碼嘗試使用一些簡單的濾鏡,包括圖片的平滑處理、高斯模糊等:

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('h89817032p0.png')
kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25
dst = cv.filter2D(img,-1,kernel)
blur_1 = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)
blur_2 = cv.bilateralFilter(img,9,75,75)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.subplot(221),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222),plt.imshow(dst[:,:,::-1]),plt.title('Averaging')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Gaussian')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Bilateral')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()


OpenCV


3、Scikit-image

scikit-image是基於scipy的圖像處理庫,它將圖片作為numpy數組進行處理。
例如,可以利用scikit-image改變圖片比例,scikit-image提供了rescaleresize以及downscale_local_mean等函數。

from skimage import data, color, io
from skimage.transform import rescale, resize, downscale_local_mean

image = color.rgb2gray(io.imread('h89817032p0.png'))

image_rescaled = rescale(image, 0.25, anti_aliasing=False)
image_resized = resize(image, (image.shape[0] // 4, image.shape[1] // 4),
                       anti_aliasing=True)
image_downscaled = downscale_local_mean(image, (4, 3))
plt.figure(figsize=(20,20))
plt.subplot(221),plt.imshow(image, cmap='gray'),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222),plt.imshow(image_rescaled, cmap='gray'),plt.title('Rescaled')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223),plt.imshow(image_resized, cmap='gray'),plt.title('Resized')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224),plt.imshow(image_downscaled, cmap='gray'),plt.title('Downscaled')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()


Scikit-image


4、PIL

Python Imaging Library(PIL) 已經成為 Python 事實上的圖像處理標准庫了,這是由於,PIL 功能非常強大,但API卻非常簡單易用。
但是由於PIL僅支持到 Python 2.7,再加上年久失修,於是一群志願者在 PIL 的基礎上創建了兼容的版本,名字叫 Pillow,支持最新 Python 3.x,又加入了許多新特性,因此,我們可以跳過 PIL,直接安裝使用 Pillow

5、Pillow

使用 Pillow 生成字母驗證碼圖片:

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

# 隨機字母:
def rndChar():
    return chr(random.randint(65, 90))

# 隨機顏色1:
def rndColor():
    return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 隨機顏色2:
def rndColor2():
    return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 6
height = 60 * 6
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 創建Font對象:
font = ImageFont.truetype('/usr/share/fonts/wps-office/simhei.ttf', 60)
# 創建Draw對象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每個像素:
for x in range(width):
    for y in range(height):
        draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 輸出文字:
for t in range(6):
    draw.text((60 * t + 10, 150), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')


驗證碼


6、SimpleCV

SimpleCV 是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。使用它,可以訪問高性能的計算機視覺庫,如 OpenCV,而不必首先了解位深度、文件格式、顏色空間、緩沖區管理、特征值或矩陣等術語。但其對於 Python3 的支持很差很差,在 Python3.7 中使用如下代碼:

from SimpleCV import Image, Color, Display
# load an image from imgur
img = Image('http://i.imgur.com/lfAeZ4n.png')
# use a keypoint detector to find areas of interest
feats = img.findKeypoints()
# draw the list of keypoints
feats.draw(color=Color.RED)
# show the  resulting image. 
img.show()
# apply the stuff we found to the image.
output = img.applyLayers()
# save the results.
output.save('juniperfeats.png')

會報如下錯誤,因此不建議在 Python3 中使用:

SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print('unit test')?

7、Mahotas

Mahotas 是一個快速計算機視覺算法庫,其構建在 Numpy 之上,目前擁有超過100種圖像處理和計算機視覺功能,並在不斷增長。
使用 Mahotas 加載圖像,並對像素進行操作:

import numpy as np
import mahotas
import mahotas.demos

from mahotas.thresholding import soft_threshold
from matplotlib import pyplot as plt
from os import path
f = mahotas.demos.load('lena', as_grey=True)
f = f[128:,128:]
plt.gray()
# Show the data:
print("Fraction of zeros in original image: {0}".format(np.mean(f==0)))
plt.imshow(f)
plt.show()


Mahotas


8、Ilastik

Ilastik 能夠給用戶提供良好的基於機器學習的生物信息圖像分析服務,利用機器學習算法,輕松地分割,分類,跟蹤和計數細胞或其他實驗數據。大多數操作都是交互式的,並不需要機器學習專業知識。

9、Scikit-learn

Scikit-learn 是針對 Python 編程語言的免費軟件機器學習庫。它具有各種分類,回歸和聚類算法,包括支持向量機,隨機森林,梯度提升,k均值和 DBSCAN 等多種機器學習算法。
使用Scikit-learn實現KMeans算法:

import time

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin
from sklearn.datasets import make_blobs

# Generate sample data
np.random.seed(0)

batch_size = 45
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
n_clusters = len(centers)
X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7)

# Compute clustering with Means

k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10)
t0 = time.time()
k_means.fit(X)
t_batch = time.time() - t0

# Compute clustering with MiniBatchKMeans

mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size,
                      n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0)
t0 = time.time()
mbk.fit(X)
t_mini_batch = time.time() - t0

# Plot result
fig = plt.figure(figsize=(8, 3))
fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9)
colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06']

# We want to have the same colors for the same cluster from the
# MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per
# closest one.
k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_
order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_,
                                  mbk.cluster_centers_)
mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order]

k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers)
mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers)

# KMeans
for k, col in zip(range(n_clusters), colors):
    my_members = k_means_labels == k
    cluster_center = k_means_cluster_centers[k]
    plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w',
            markerfacecolor=col, marker='.')
    plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col,
            markeredgecolor='k', markersize=6)
plt.title('KMeans')
plt.xticks(())
plt.yticks(())

plt.show()


KMeans


10、SciPy

SciPy 庫提供了許多用戶友好和高效的數值計算,如數值積分、插值、優化、線性代數等。
SciPy 庫定義了許多數學物理的特殊函數,包括橢圓函數、貝塞爾函數、伽馬函數、貝塔函數、超幾何函數、拋物線圓柱函數等等。

from scipy import special
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def drumhead_height(n, k, distance, angle, t):
    kth_zero = special.jn_zeros(n, k)[-1]
    return np.cos(t) * np.cos(n*angle) * special.jn(n, distance*kth_zero)

theta = np.r_[0:2*np.pi:50j]
radius = np.r_[0:1:50j]
x = np.array([r * np.cos(theta) for r in radius])
y = np.array([r * np.sin(theta) for r in radius])
z = np.array([drumhead_height(1, 1, r, theta, 0.5) for r in radius])


fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes(rect=(0, 0.05, 0.95, 0.95), projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='RdBu_r', vmin=-0.5, vmax=0.5)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_xticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))
ax.set_yticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()


SciPy


11、NLTK

NLTK 是構建Python程序以處理自然語言的庫。它為50多個語料庫和詞匯資源(如 WordNet )提供了易於使用的接口,以及一套用於分類、分詞、詞干、標記、解析和語義推理的文本處理庫、工業級自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 庫的包裝器。
NLTK被稱為 “a wonderful tool for teaching, and working in, computational linguistics using Python”

import nltk
from nltk.corpus import treebank

# 首次使用需要下載
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('maxent_ne_chunker')
nltk.download('words')
nltk.download('treebank')

sentence = """At eight o'clock on Thursday morning Arthur didn't feel very good."""
# Tokenize
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
tagged = nltk.pos_tag(tokens)

# Identify named entities
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)

# Display a parse tree
t = treebank.parsed_sents('wsj_0001.mrg')[0]
t.draw()


NLTK


12、spaCy

spaCy 是一個免費的開源庫,用於 Python 中的高級 NLP。它可以用於構建處理大量文本的應用程序;也可以用來構建信息提取或自然語言理解系統,或者對文本進行預處理以進行深度學習。

  import spacy

  texts = [
      "Net income was $9.4 million compared to the prior year of $2.7 million.",
      "Revenue exceeded twelve billion dollars, with a loss of $1b.",
  ]

  nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
  for doc in nlp.pipe(texts, disable=["tok2vec", "tagger", "parser", "attribute_ruler", "lemmatizer"]):
      # Do something with the doc here
      print([(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents])

nlp.pipe 生成 Doc 對象,因此我們可以對它們進行迭代並訪問命名實體預測:

[('$9.4 million', 'MONEY'), ('the prior year', 'DATE'), ('$2.7 million', 'MONEY')]
[('twelve billion dollars', 'MONEY'), ('1b', 'MONEY')]

13、LibROSA

librosa 是一個用於音樂和音頻分析的 Python 庫,它提供了創建音樂信息檢索系統所必需的功能和函數。

# Beat tracking example
import librosa

# 1. Get the file path to an included audio example
filename = librosa.example('nutcracker')

# 2. Load the audio as a waveform `y`
#    Store the sampling rate as `sr`
y, sr = librosa.load(filename)

# 3. Run the default beat tracker
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
print('Estimated tempo: {:.2f} beats per minute'.format(tempo))

# 4. Convert the frame indices of beat events into timestamps
beat_times = librosa.frames_to_time(beat_frames, sr=sr)

14、Pandas

Pandas 是一個快速、強大、靈活且易於使用的開源數據分析和操作工具, Pandas 可以從各種文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 導入數據,可以對各種數據進行運算操作,比如歸並、再成形、選擇,還有數據清洗和數據加工特征。Pandas 廣泛應用在學術、金融、統計學等各個數據分析領域。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range("1/1/2000", periods=1000))
ts = ts.cumsum()

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD"))
df = df.cumsum()
df.plot()
plt.show()


Pandas


15、Matplotlib

Matplotlib 是Python的繪圖庫,它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API,可以生成出版質量級別的精美圖形,Matplotlib 使繪圖變得非常簡單,在易用性和性能間取得了優異的平衡。
使用 Matplotlib 繪制多曲線圖:

# plot_multi_curve.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)
y_1 = x
y_2 = np.square(x)
y_3 = np.log(x)
y_4 = np.sin(x)
plt.plot(x,y_1)
plt.plot(x,y_2)
plt.plot(x,y_3)
plt.plot(x,y_4)
plt.show()


Matplotlib


16、Seaborn

Seaborn 是在 Matplotlib 的基礎上進行了更高級的API封裝的Python數據可視化庫,從而使得作圖更加容易,應該把 Seaborn 視為 Matplotlib 的補充,而不是替代物。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme()

df = sns.load_dataset("penguins")
sns.pairplot(df, hue="species")
plt.show()


seaborn


17、Orange

Orange 是一個開源的數據挖掘和機器學習軟件,提供了一系列的數據探索、可視化、預處理以及建模組件。Orange 擁有漂亮直觀的交互式用戶界面,非常適合新手進行探索性數據分析和可視化展示;同時高級用戶也可以將其作為 Python 的一個編程模塊進行數據操作和組件開發。
使用 pip 即可安裝 Orange,好評~

$ pip install orange3

安裝完成後,在命令行輸入 orange-canvas 命令即可啟動 Orange 圖形界面:

$ orange-canvas

啟動完成後,即可看到 Orange 圖形界面,進行各種操作。


Orange


18、PyBrain

PyBrain 是 Python 的模塊化機器學習庫。它的目標是為機器學習任務和各種預定義的環境提供靈活、易於使用且強大的算法來測試和比較算法。PyBrain 是 Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network Library 的縮寫。
我們將利用一個簡單的例子來展示 PyBrain 的用法,構建一個多層感知器 (Multi Layer Perceptron, MLP)。
首先,我們創建一個新的前饋網絡對象:

from pybrain.structure import FeedForwardNetwork
n = FeedForwardNetwork()

接下來,構建輸入、隱藏和輸出層:

from pybrain.structure import LinearLayer, SigmoidLayer

inLayer = LinearLayer(2)
hiddenLayer = SigmoidLayer(3)
outLayer = LinearLayer(1)

為了使用所構建的層,必須將它們添加到網絡中:

n.addInputModule(inLayer)
n.addModule(hiddenLayer)
n.addOutputModule(outLayer)

可以添加多個輸入和輸出模塊。為了向前計算和反向誤差傳播,網絡必須知道哪些層是輸入、哪些層是輸出。
這就需要明確確定它們應該如何連接。為此,我們使用最常見的連接類型,全連接層,由 FullConnection 類實現:

from pybrain.structure import FullConnection
in_to_hidden = FullConnection(inLayer, hiddenLayer)
hidden_to_out = FullConnection(hiddenLayer, outLayer)

與層一樣,我們必須明確地將它們添加到網絡中:

n.addConnection(in_to_hidden)
n.addConnection(hidden_to_out)

所有元素現在都已准備就位,最後,我們需要調用.sortModules()方法使MLP可用:

n.sortModules()

這個調用會執行一些內部初始化,這在使用網絡之前是必要的。

19、Milk

MILK(MACHINE LEARNING TOOLKIT) 是 Python 語言的機器學習工具包。它主要是包含許多分類器比如 SVMS、K-NN、隨機森林以及決策樹中使用監督分類法,它還可執行特征選擇,可以形成不同的例如無監督學習、密切關系傳播和由 MILK 支持的 K-means 聚類等分類系統。
使用 MILK 訓練一個分類器:

import numpy as np
import milk
features = np.random.rand(100,10)
labels = np.zeros(100)
features[50:] += .5
labels[50:] = 1
learner = milk.defaultclassifier()
model = learner.train(features, labels)

# Now you can use the model on new examples:
example = np.random.rand(10)
print(model.apply(example))
example2 = np.random.rand(10)
example2 += .5
print(model.apply(example2))

20、TensorFlow

TensorFlow 是一個端到端開源機器學習平台。它擁有一個全面而靈活的生態系統,一般可以將其分為 TensorFlow1.x 和 TensorFlow2.x,TensorFlow1.x 與 TensorFlow2.x 的主要區別在於 TF1.x 使用靜態圖而 TF2.x 使用Eager Mode動態圖。
這裡主要使用TensorFlow2.x作為示例,展示在 TensorFlow2.x 中構建卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN)。

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# 數據加載
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# 數據預處理
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 模型構建
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

# 模型編譯與訓練
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

21、PyTorch

PyTorch 的前身是 Torch,其底層和 Torch 框架一樣,但是使用 Python 重新寫了很多內容,不僅更加靈活,支持動態圖,而且提供了 Python 接口。

# 導入庫
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose
import matplotlib.pyplot as plt

# 模型構建
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print("Using {} device".format(device))

# Define model
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
            nn.Linear(28*28, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 10),
            nn.ReLU()
        )

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        logits = self.linear_relu_stack(x)
        return logits

model = NeuralNetwork().to(device)

# 損失函數和優化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)

# 模型訓練
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)
    for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
        X, y = X.to(device), y.to(device)

        # Compute prediction error
        pred = model(X)
        loss = loss_fn(pred, y)

        # Backpropagation
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if batch % 100 == 0:
            loss, current = loss.item(), batch * len(X)
            print(f"loss: {loss:>7f}  [{current:>5d}/{size:>5d}]")

22、Theano

Theano 是一個 Python 庫,它允許定義、優化和有效地計算涉及多維數組的數學表達式,建在 NumPy 之上。
在 Theano 中實現計算雅可比矩陣:

import theano
import theano.tensor as T
x = T.dvector('x')
y = x ** 2
J, updates = theano.scan(lambda i, y,x : T.grad(y[i], x), sequences=T.arange(y.shape[0]), non_sequences=[y,x])
f = theano.function([x], J, updates=updates)
f([4, 4])

23、Keras

Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經網絡 API,它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為後端運行。Keras 的開發重點是支持快速的實驗,能夠以最小的時延把想法轉換為實驗結果。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 模型構建
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 模型編譯與訓練
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)         

24、Caffe

在 Caffe2 官方網站上,這樣說道:Caffe2 現在是 PyTorch 的一部分。雖然這些 api 將繼續工作,但鼓勵使用 PyTorch api。

25、MXNet

MXNet 是一款設計為效率和靈活性的深度學習框架。它允許混合符號編程和命令式編程,從而最大限度提高效率和生產力。
使用 MXNet 構建手寫數字識別模型:

import mxnet as mx
from mxnet import gluon
from mxnet.gluon import nn
from mxnet import autograd as ag
import mxnet.ndarray as F

# 數據加載
mnist = mx.test_utils.get_mnist()
batch_size = 100
train_data = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['train_label'], batch_size, shuffle=True)
val_data = mx.io.NDArrayIter(mnist['test_data'], mnist['test_label'], batch_size)

# CNN模型
class Net(gluon.Block):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Net, self).__init__(**kwargs)
        self.conv1 = nn.Conv2D(20, kernel_size=(5,5))
        self.pool1 = nn.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides = (2,2))
        self.conv2 = nn.Conv2D(50, kernel_size=(5,5))
        self.pool2 = nn.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides = (2,2))
        self.fc1 = nn.Dense(500)
        self.fc2 = nn.Dense(10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.tanh(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.tanh(self.conv2(x)))
        # 0 means copy over size from corresponding dimension.
        # -1 means infer size from the rest of dimensions.
        x = x.reshape((0, -1))
        x = F.tanh(self.fc1(x))
        x = F.tanh(self.fc2(x))
        return x
net = Net()
# 初始化與優化器定義
# set the context on GPU is available otherwise CPU
ctx = [mx.gpu() if mx.test_utils.list_gpus() else mx.cpu()]
net.initialize(mx.init.Xavier(magnitude=2.24), ctx=ctx)
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.03})

# 模型訓練
# Use Accuracy as the evaluation metric.
metric = mx.metric.Accuracy()
softmax_cross_entropy_loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()

for i in range(epoch):
    # Reset the train data iterator.
    train_data.reset()
    for batch in train_data:
        data = gluon.utils.split_and_load(batch.data[0], ctx_list=ctx, batch_axis=0)
        label = gluon.utils.split_and_load(batch.label[0], ctx_list=ctx, batch_axis=0)
        outputs = []
        # Inside training scope
        with ag.record():
            for x, y in zip(data, label):
                z = net(x)
                # Computes softmax cross entropy loss.
                loss = softmax_cross_entropy_loss(z, y)
                # Backpropogate the error for one iteration.
                loss.backward()
                outputs.append(z)
        metric.update(label, outputs)
        trainer.step(batch.data[0].shape[0])
    # Gets the evaluation result.
    name, acc = metric.get()
    # Reset evaluation result to initial state.
    metric.reset()
    print('training acc at epoch %d: %s=%f'%(i, name, acc))

26、PaddlePaddle

飛槳 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎,集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發套件、豐富的工具組件於一體。是中國首個自主研發、功能完備、開源開放的產業級深度學習平台。
使用 PaddlePaddle 實現 LeNtet5

# 導入需要的包
import paddle
import numpy as np
from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear

## 組網
import paddle.nn.functional as F

# 定義 LeNet 網絡結構
class LeNet(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, num_classes=1):
        super(LeNet, self).__init__()
        # 創建卷積和池化層
        # 創建第1個卷積層
        self.conv1 = Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)
        self.max_pool1 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
        # 尺寸的邏輯:池化層未改變通道數;當前通道數為6
        # 創建第2個卷積層
        self.conv2 = Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)
        self.max_pool2 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
        # 創建第3個卷積層
        self.conv3 = Conv2D(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=4)
        # 尺寸的邏輯:輸入層將數據拉平[B,C,H,W] -> [B,C*H*W]
        # 輸入size是[28,28],經過三次卷積和兩次池化之後,C*H*W等於120
        self.fc1 = Linear(in_features=120, out_features=64)
        # 創建全連接層,第一個全連接層的輸出神經元個數為64, 第二個全連接層輸出神經元個數為分類標簽的類別數
        self.fc2 = Linear(in_features=64, out_features=num_classes)
    # 網絡的前向計算過程
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        # 每個卷積層使用Sigmoid激活函數,後面跟著一個2x2的池化
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.max_pool1(x)
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.max_pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        # 尺寸的邏輯:輸入層將數據拉平[B,C,H,W] -> [B,C*H*W]
        x = paddle.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc1(x)
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

27、CNTK

CNTK(Cognitive Toolkit) 是一個深度學習工具包,通過有向圖將神經網絡描述為一系列計算步驟。在這個有向圖中,葉節點表示輸入值或網絡參數,而其他節點表示對其輸入的矩陣運算。CNTK 可以輕松地實現和組合流行的模型類型,如 CNN 等。
CNTK 用網絡描述語言 (network description language, NDL) 描述一個神經網絡。簡單的說,要描述輸入的 feature,輸入的 label,一些參數,參數和輸入之間的計算關系,以及目標節點是什麼。

NDLNetworkBuilder=[
    
    run=ndlLR
    
    ndlLR=[
      # sample and label dimensions
      SDim=$dimension$
      LDim=1
    
      features=Input(SDim, 1)
      labels=Input(LDim, 1)
    
      # parameters to learn
      B0 = Parameter(4) 
      W0 = Parameter(4, SDim)
      
      
      B = Parameter(LDim)
      W = Parameter(LDim, 4)
    
      # operations
      t0 = Times(W0, features)
      z0 = Plus(t0, B0)
      s0 = Sigmoid(z0)   
      
      t = Times(W, s0)
      z = Plus(t, B)
      s = Sigmoid(z)    
    
      LR = Logistic(labels, s)
      EP = SquareError(labels, s)
    
      # root nodes
      FeatureNodes=(features)
      LabelNodes=(labels)
      CriteriaNodes=(LR)
      EvalNodes=(EP)
      OutputNodes=(s,t,z,s0,W0)
    ]   



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