基于Numpy的深度学习库

基于Numpy的深度学习实现，模块化设计保证模型的轻松实现，适用于深度学习初级研究人员的入门

使用示例

这个项目不再继续了。最开始的想法很简单，就是要深入学习卷积神经网络。不过随着项目的深入会发现确实有很多的约束。不管这么样，对于刚刚开始入门深度学习的童鞋们来说，看看这里的源码还是很有帮助的

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系统性的学习卷积神经网络也快半年了，使用pytorch等库不能很好的深入理解实现，所以打算从头完成一个深度学习框架。最开始的实现会参考cs231n的作业，之后会以计算图的方式实现。希望这个项目能够切实提高自己的编程能力，同时也能够帮助到其他人

如果你使用了PyNet，请添加以下徽章

Markdown格式代码如下：

[![pynet](https://img.shields.io/badge/pynet-ok-brightgreen)](https://github.com/zjZSTU/PyNet)

# 文档工具依赖
$ pip install -r requiremens.txt
# PyNet库依赖
$ cd pynet
$ pip install -r requirements.txt

有两种文档使用方式

1. 在线浏览文档：PyNet

2. 本地浏览文档，实现如下：

   $ git clone https://zj-pynet.readthedocs.io/zh_CN/latest/
   $ cd PyNet
   $ mkdocs serve
   

   启动本地服务器后即可登录浏览器localhost:8000

请参阅仓库中的CHANGELOG

• 计算图实现

• zhujian - Initial work - zjZSTU

• cs231n
• PyTorch

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注意:

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• 如果修改README，请遵守standard-readme规范

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