教育学

教育学 这是一个用于教学目的的库，它说明了具有反向模式微分（反向传播）的动态计算图的极小实现，用于计算梯度。 以下三项准则可以激励实施中的设计选择： 尽可能模仿PyTorch的API。 简单forward / backward的操作（在numpy数组上操作）。 运行操作时构建的动态计算图。 该图书馆受到其他几个类似项目的启发。 适当时在源中提供特定的确认。 通过Karpathy ：一个教学实施autograd 用法 在examples/toy_half_sum ，您将找到一个基本的用例。 main.py展示了定义前馈神经网络（多层感知器）以学习基本功能的基本用例（在这种情况下， y = sum(x)/2 ，其中x是二进制向量）。 您可以通过在环境中使用python main.py以及来自requirements.txt的软件包来运行它。 基本 有一些重要的数据结构： Ten