eznf框架使用方法

包依赖

见 ./requirements.txt

使用方法

import eznf

数据集

使用MNIST的逻辑与pytorch相同 ； 特别说明，使用cifar10数据集，用户创建cifar10实例后，必须调用其download方法下载数据集gz，然后用户需要自己解压，并将解压后的文件夹里的路径传入实例的get方法，即可以返回数据

from eznf import datasets

mnist = datasets.MNIST('./', True)	#下载
data_m = mnist.get()

cifar10 = datasets.Cifar10('./', True)	#下载
data_c = cifar10.get()

Tensor使用

具体操作同pytorch，支持GPU

tensor = eznf.Tensor(2, 4)
print(tensor)

>>>tensor(
	[[ 1.30387739 -1.1998284   1.47868658  0.46624838]
	 [-0.56039362 -1.57864911 -0.9321185  -0.69342469]]
	)

模型构建

示例：

class CNN(eznf.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.networks = [
            eznf.nn.Cov2d(1, 3, 3),
            eznf.nn.MaxPooling(2),
            eznf.nn.Flatten(),
            eznf.nn.Linear(507, 256),
            eznf.nn.ReLU(),
            eznf.nn.Linear(256, 10)
        ]
    
    def forward(self, x):
        for i in self.networks:
            x = i(x)
        return x