DNN框架初探

博主详细了解了DNN框架,其设计灵活,可轻松挂接模块,能在特定文件夹创建模块或放置系统代码并引用dotnetnuke.dll。3.0系统后有buildsupport工程文件用于放置dll文件。不过,博主认为DNN文件结构不合理,文件夹与命名空间结构不统一,查找资料不便。

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今天总体看了DNN的框架,比以前详细了一些,框架设计得非常灵活,可以很容易的挂接模块,在DesktopModules文件夹下可以创建自己的模块,也可以并列DesktopModules文件夹建立自己相关的文件夹,放置自己的系统代码,引用dotnetnuke.dll。3.0系统以后的版本增加了一个buildsupport工程文件,此工程的作用是将自己的系统编译的dll文件放置到iis的主目录下,当然也可以将自己的系统生成文件夹设置到虚拟目录的主目录,不必使用此工程文件,但是如果脱离DNN的主题架构开发就必须要次工程了,因为没有办法将系统程序集生成到项目以外。

再就是感觉dnn的文件结构不太合理,文件夹结构不能体现项目的命名空间结构,这样通过文件夹结构查找资料时就不容易了,最好是文件夹结构能和命名空间结构统一起来。

### DNN(深度神经网络)的原理 深度神经网络(DNN)作为深度学习的核心算法之一,由多层神经元构成。每一层接收来自前一层的数据并将其传递给下一层,在此过程中应用非线性激活函数来处理这些数据[^1]。 #### 反向传播与训练过程 为了优化模型性能,DNN采用反向传播算法来进行训练。该方法基于链式法则计算梯度,并利用梯度下降法更新权重参数,从而逐步减小预测误差所对应的损失函数值。 ### 深度学习框架概述 两种主流的深度学习框架——TensorFlow 和 PyTorch被广泛应用于构建和训练各种类型的神经网络模型[^2]。 #### TensorFlow 特点 - **静态图机制**:在执行之前先定义整个计算流程图为静态形式;这种设计有助于提升运行效率以及便于分布式系统的部署。 - **集成 Keras API**:使得高层次抽象下的快速原型开发变得更加容易,特别是对于初学者来说更加友好[^4]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models model = models.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), layers.Dropout(0.5), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ``` #### PyTorch 特点 - **动态图机制**:允许开发者即时修改正在运行中的计算图结构,这为研究者提供了更大的灵活性去探索新型架构或者调试现有模型[^3]。 - **易于上手**:类似于 NumPy 的操作接口加上 Pythonic 风格的设计让使用者能够迅速掌握其基本功能。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 64) self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) self.fc2 = nn.Linear(64, 10) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.dropout(x) x = torch.softmax(self.fc2(x), dim=-1) return x ``` ### 性能对比 当涉及到具体应用场景的选择时: - 如果追求高效稳定的生产环境支持,则可以选择具有强大社区资源和技术文档支撑的 TensorFlow; - 若更倾向于灵活便捷的研究实验平台,则 PyTorch 或许更适合那些希望深入理解内部工作原理的人群[^5]。
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