DeepJulia：在Knet框架之上设计的Julia深度学习框架，可提供高级功能

深Julia 联系 电子邮件： / 注意：有关错误报告和请求，请使用GitHub问题。 描述 DeepJulia是使用Knet深度学习框架以Julia编程语言实现的深度学习库。 Knet包括低级别的操作，但不包括高层的层和类，用于构造更复杂的深度学习结构。 该库提供了一些初始层结构和最常用的主干模型，例如ResNet，VGG，MobileNet，它们具有预先训练的权重。 包括 基本层：线性，卷积，批处理规范化，ReLU，池化，全局池化，辍学等。 GPU / CPU设备：仅需调用一个函数，即可将模型移至GPU或CPU设备。 Kaiming初始化程序：特别为卷积运算添加了Kaiming初始化功能。 预训练的模型：所有现成的基本ResNet结构，MobileNetV2和VGG模型（感谢VGG使用 ）都包含在的库中。 而且，所有ResNet模型和MobileNetV2都可以使用预训练的