开源项目 NeuralNetworkFromScratch 使用教程

开源项目 NeuralNetworkFromScratch 使用教程

NeuralNetworkFromScratchMinimalistic implementation of a simple feedforward Neural Network项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuralNetworkFromScratch

1. 项目的目录结构及介绍

NeuralNetworkFromScratch/
├── data/
│   └── sample_data.csv
├── src/
│   ├── layers.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放项目使用的数据文件。
• src/: 包含项目的核心代码文件。
  • layers.py: 定义神经网络的层。
  • model.py: 定义神经网络模型。
  • utils.py: 包含一些辅助函数。
• config/: 存放项目的配置文件。
  • config.yaml: 项目的配置文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、构建和训练模型。以下是 main.py 的主要内容：

import yaml
from src.model import NeuralNetwork
from src.utils import load_data

def main():
    # 加载配置文件
    with open('config/config.yaml', 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    
    # 加载数据
    data = load_data(config['data_path'])
    
    # 初始化模型
    model = NeuralNetwork(config['layers'], config['learning_rate'])
    
    # 训练模型
    model.train(data, config['epochs'])

if __name__ == '__main__':
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml 是项目的配置文件，包含项目运行所需的各种参数。以下是配置文件的内容示例：

data_path: 'data/sample_data.csv'
layers: [784, 128, 64, 10]
learning_rate: 0.01
epochs: 10

• data_path: 数据文件的路径。
• layers: 神经网络的层结构，列表中的每个元素表示每层的神经元数量。
• learning_rate: 学习率。
• epochs: 训练的轮数。

NeuralNetworkFromScratchMinimalistic implementation of a simple feedforward Neural Network项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuralNetworkFromScratch