LearnDL —— Deep Learning for beginners

仅用 NumPy 的 ndarray 数组和 Pandas 的 DataFrame 搭建的深度学习框架，以供学习之用。
本项目仿照了 Keras 的 API 设计，通过搭积木的方式来组装神经网络模型。

笔者自认才疏学浅，仅略通一二，再加时间精力所限，其中错谬之处在所难免，若蒙同好前辈不吝告知，将不胜感激。

Getting started: 10 seconds to LearnDL

1. 实例化一个神经网络模型

model = NeuralNetwork()

2. 添加各个层到模型中，并指定神经元个数和激活函数

model.add(Input(units=1))  # 首层必须为Input层
model.add(Dense(units=4, activation='tanh'))
model.add(Dense(units=3, activation='softmax'))

3. 添加损失层，并指定损失函数，优化器和性能度量标准以及设置是否每次迭代都打印结果

model.set(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metric=['acc', 'precision', 'recall', 'f1'], display=True)

4. 喂入数据，设置迭代次数、批尺寸、交叉验证集比例以及是否乱序之后开始训练

model.train(x=data_x, y=data_y, epochs=100, batch_size=32, validation=0.2, shuffle=True)

Installation

本项目是在 Python 3.6, NumPy 1.15 以及 Pandas 0.23 的环境下完成开发。
所以至少确保已经安装了 Python 3.x， NumPy 1.15 和 Pandas 0.23，其中，NumPy 和 Pandas 低几个版本尚可

LearnDL 已发布到 PyPI：https://pypi.org/project/learndl/
所以，可以通过官方源利用pip安装，目前其他源尚无

pip install learndl

License

LearnDL is distributed under the Apache license 2.0.