索尼開源神經網絡庫NNabla

索尼官方將很快發出更具體更詳細的神經網絡庫使用方法。

索尼表示他們的神經網絡庫提供了最基本的深度學習開發研究和部署的函數。他們希望該軟件庫能推動人工智能的發展，并且不論是在先進研究領域還是前沿應用部署上都能提供強有力的助力。

·         項目地址：https://github.com/sony/nnabla

·         說明文檔：https://nnabla.readthedocs.io/

·         項目官網：https://nnabla.org/

下面是該神經網絡庫的Github項目介紹：

NNabla是一個深度學習框架，計劃在研究，開發與生產領域當中使用。索尼的目標是讓它可以在任何地方運行，就像個人筆記本電腦、高性能計算集群、嵌入式裝置和生產服務器一樣。因此索尼希望通過提供高效便捷的機器學習庫而將算法嵌入到邊緣設備中。

安裝

安裝NNabla很簡單：

pip install nnabla

這是 CPU 版本的NNabla，GPU-加速器可以通過安裝 CUDA 工具包來添加：pip install nnabla-ext-cuda

特征

簡單，靈活并且有表現力

基于NNabla C++11 內核的 Python API 給你提供了靈活性和高產出效率。例如，一個帶有分類損失的兩層神經網絡可以僅通過以下 5 行代碼被定義（超參數由<>括出）。

importnnablaasnn

importnnabla.functionsas F

importnnabla.parametric_functionsasPF

x =nn.Variable()

t =nn.Variable()

h =F.tanh(PF.affine(x,, name='affine1'))

y =PF.affine(h,, name='affine2')

loss=F.mean(F.softmax_cross_entropy(y, t))