# NumPy复现的PyTorch

**Repository Path**: cangyeone/numpy2pytorch

## Basic Information

- **Project Name**: NumPy复现的PyTorch
- **Description**: NumPy复现的PyTorch
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: LGPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2022-09-01
- **Last Updated**: 2023-09-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### 说明

复现的深度学习库是mynn，其完全模仿了PyTorch的API。目前已经实现的功能包括：

- 自动求导库，模仿Tensor类
  - 包括封装函数：Module以及其中的方法
  - 包括模型保存和恢复功能
- 全连接层，基于矩阵求导功能
- 卷网络积层，基于IM2COL算法
  - 分组卷积未实现，默认group=1 
  - 空洞卷积未实现，默认dilation_rate=1
- 循环网络层
  - 包括LSTM和GRU
  - 目前自动求导库十分慢
- 优化器，现有的优化器包括
  - SGD
  - Adam 
  - 其他可以自行添加 
- 损失函数，包括
  - 交叉熵等，交叉熵适用于二维形式

### 测试

使用“手写数字识别.mynn.py”作为测试 

### 教程

深度学习理论实现文字教程：https://www.zhihu.com/column/mBrain
深度学习理论实践视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Eg411P7Wj?spm_id_from=333.999.0.0

### 引用说明

可以引用《深度学习算法实践》于子叶著
仅作为学习使用，实际工程中请使用PyTorch 
C语言版本请联系cangye@hotmail.com