一个教育模块，旨在作为在深度学习框架（例如，PyTorch中的Autograd模块）中讨论自动微分的前奏
项目描述
请参阅模块API页面
https://engineering.purdue.edu/kak/distCGP/ComputationalGraphPrimer-1.1.4.html
有关此模块的所有信息，包括有关代码最新更改的信息。
from ComputationalGraphPrimer import *
cgp = ComputationalGraphPrimer(
expressions = ['xx=xa^2',
'xy=ab*xx+ac*xa',
'xz=bc*xx+xy',
'xw=cd*xx+xz^3'],
output_vars = ['xw'],
dataset_size = 10000,
learning_rate = 1e-6,
grad_delta = 1e-4,
display_vals_how_often = 1000,
)
cgp.parse_expressions()
cgp.display_network1()
cgp.gen_gt_dataset(vals_for_learnable_params = {'ab':1.0, 'bc':2.0, 'cd':3.0, 'ac':4.0})
cgp.train_on_all_data()
cgp.plot_loss()
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解有关安装包的更多信息。
源代码发行版
ComputationalGraphPrimer-1.1.4.tar.gz (79.2 kB 查看哈希值)
