Sonnet入门学习资料 - TensorFlow神经网络库

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Sonnet入门学习资料 - TensorFlow神经网络库

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Sonnet是由DeepMind开发的基于TensorFlow 2的神经网络库,旨在为机器学习研究提供简单、可组合的抽象。无论你是深度学习初学者还是经验丰富的研究人员,Sonnet都能帮助你快速构建和实验各种神经网络模型。本文汇总了Sonnet的重要学习资源,帮助你快速入门这个强大的深度学习工具。

🚀 快速开始

安装Sonnet:

pip install dm-sonnet

验证安装:

import tensorflow as tf
import sonnet as snt

print(f"TensorFlow version: {tf.__version__}")
print(f"Sonnet version: {snt.__version__}")

📚 官方文档

Sonnet官方文档 - 全面的API参考和使用指南
GitHub仓库 - 源代码、安装说明和贡献指南

🎓 教程和示例

Sonnet提供了一系列Colab notebook示例,帮助你快速上手:

💡 核心概念

Sonnet的核心是snt.Module类。通过子类化snt.Module,你可以创建自定义的神经网络模块。Sonnet还提供了许多预定义模块,如snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm等。

示例:创建一个简单的线性层

class MyLinear(snt.Module):
  def __init__(self, output_size, name=None):
    super().__init__(name=name)
    self.output_size = output_size

  def __call__(self, x):
    w = self.param('w', shape=[x.shape[1], self.output_size])
    b = self.param('b', shape=[self.output_size])
    return tf.matmul(x, w) + b

linear = MyLinear(32)
y = linear(tf.ones([1, 64]))