【源码】基于Python和Numpy的MRDFlow深度学习框架

项目简介

MRDFlow是一个基于Python和Numpy的深度学习框架，其目标是简化神经网络模型的构建与训练流程。借助自动微分技术优化梯度计算，提供多种神经网络层、激活函数和损失函数，同时支持数据加载、预处理、模型保存与加载等功能，尤其适用于手写数字识别等深度学习任务。

项目的主要特性和功能

1. 具备自动微分功能，可简化梯度计算过程。
2. 支持卷积层、池化层、全连接层、Dropout层等多种神经网络层。
3. 提供ReLU、Softmax、MSE等常见激活函数和损失函数。
4. 拥有数据加载、归一化、独热编码等数据加载和预处理功能。
5. 支持模型的保存和加载，便于模型的训练和评估。
6. 使用PyArmor对源代码进行加密和混淆，保障代码安全。

安装使用步骤

1. 安装MRDFlow

通过Pypi安装：pip install mrdflow==1.1.0b2

2. 导入MRDFlow

Python import mrdflow as mf from mrdflow import autograd as ag

3. 构建模型

Python model = mf.nn.Sequential([ mf.nn.layer.Conv2d([28,28],[4,4],activation=mf.relu,pad='VALID'), mf.nn.layer.MaxPooling2d([5,5]), mf.nn.layer.Dense(5*5,10,activation=mf.softmax) ])

4. 编译模型

Python model.compile(optimizer=mf.nn.Adam, lr=0.1)

5. 训练模型

Python model.fit(x=x_train, y=y_train, epoch=1000, batch_size=10)

6. 保存模型

Python model.savez('mnist.model')

7. 加载模型

Python model = mf.nn.load('mnist.model')

下载地址

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