DeepNet的基本框架和训练机制

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#linux #深度学习 #框架 #python #cuda

DeepNet由deepnet、cudamat和eigenmat三部分组成，其中deepnet包含接口函数如trainer.py用于训练，cudamat为GPU运算库，eigenmat为CPU库。NeuralNet是最基本的网络模型，DBM、DBN、SparseCoder和FastDropoutNet是其扩展。训练过程涉及model.pbtxt定义的参数、层和边，通过choose_matrix_library.py选择运算库。了解框架后，可按需修改内部函数以实现定制功能。

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DeepNet的基本框架包含三个部分，也就是它里头的三个文件夹：deepnet，cudamat和eigenmat。

其中deepnet中包括了DeepNet的接口函数，cudamat和eigenmat分别包含了DeepNet的库函数。


deepnet

deepnet文件夹中包含的是用Python实现的接口函数。主要有：

trainer.py：训练网络时使用的就是这个接口函数，训练的模型主要有四种：FEED_FORWARD_NET，DBM，DBN，SPARSE_CODER以及FAST_DROPOUT_NET，具体模型的类型在model.pbtxt中定义。使用方法：

python trainer.py model.pbtxt train.pbtxt eval.pbtxt

其中train.pbtxt和eval.pbtxt在上一章中提到过，在此不再赘述。

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