Theano와 같은 GPU 기반 프레임 워크에서 심층 학습 모델을 Numpy와 같이 쉽게 처리 할 수있는 일반적인 모델로 변환합니다.

Question

저는 파이썬에서 심층 학습 모델을 구축하여 놀았으며 이제는 두 가지 결과가 있습니다. 친구와 가족을 보여줄 수 있기를 원합니다.

안타깝게도 (?) 대부분의 친구들과 가족은 이러한 네트워크를 만들 때 가질 수있는 고급 프레임 워크를 설치하는 작업에 익숙하지 않으므로 보낼 수 없습니다. 그 (것)들에게 현재 상태에있는 나의 원본 및 뛰기를 희망해라. 하지만 다시 말하지만, 이미 그물을 만들었고 완성 된 제품을 사용하는 것만 큼 어렵지 않습니다. 우리는 show and tell을 위해 고급 그래프 컴파일러 나 GPU 계산 능력이 필요 없습니다. 우리는 단지 몇 가지 행렬 곱셈을 할 수있는 능력이 필요합니다.

"그냥"족제비 단어입니다. 유감스럽게도. 내가하고 싶은 것은 전체 모델 (연결성, 함수 및 매개 변수)을 예를 들어,로 표현 된 모델로 변환하는 것입니다. 정규 Numpy (표준 라이브러리의 일부는 아니지만 설치하기가 훨씬 쉽고 스크립트로 안정적으로 번들하기가 쉽습니다)

이렇게하기위한 준비된 솔루션을 찾지 못했습니다. (검색 엔진에서 특정 키워드를 선택하기가 어렵습니다.) 그러나 필자는 필자가 수개월 동안 매개 변수를 설정하는 방법을 배우는 데 시간을 낭비 할 필요가없는 사람들이 운영하는 저사양 기계에서 기성의 깊은 학습 모델을 사용하고자하는 첫 번째 사람이 될 수 없다고 생각합니다. 인공 신경망 예를 들어 모델을 이전 할 수있는 방법이 마련되어 있습니까? Numpy에 Theano?

반드시 특정 라이브러리를 요청하는 것은 아닙니다. 요점은 GPU를 사용하는 프레임 워크에서 생성 단계에서 사용 단계에서 설치하거나 번들로 사용하여 종속성이 광범위한 기술적 경험없이 작성되는 임계 값을 완화하거나 제거하는 것입니다. 이 페이지에서 설명처럼, Heroku가 귀하의 프로젝트를 배포하는 것에 대한

Answer 1

흥미로운 옵션 : NumPy와 그대로

https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist