深度学习元框架
deep500的Python项目详细描述
deep500：深度学习元框架和hpc基准库
（或：训练深层神经网络的500种方法）
Deep500是一个库，它可以使用一个干净、高性能和简单的接口，使用深度神经网络定制和测量任何东西deep500包含四个抽象层次：（l0）操作员（层）；（l1）网络评估；（l2）培训；（l3）分布式培训。
使用Deep500，您将自动获得：
- 运算符验证，包括反向传播的梯度检查
- 统计准确的绩效基准和图表
- 与流行的深度学习框架的高性能集成（请参阅下面支持的框架）
- 运行operator/framework/optimizer/communicator/…与实际工作负载一起，与现有环境
- 还有更多
安装
使用pip:pip install deep500
用法
请参阅tutorials
要求
- python 3.5或更高版本
- 原型（Protobuf）
- 对于打印的度量：matplotlib
- 对于分布式优化：
- 任何mpi实现（openmpi、mpich、mvapich等）
- mpi4py Python包
支持的框架
- 张量流
- 火把
- 咖啡2
贡献
Deep500是一个开源、社区驱动的项目。我们很高兴接受你的贡献拉请求！
许可证
deep500是在新的bsd许可下发布的，请参见LICENSE。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
