特性
- 为 Deno 设计的轻量级易用神经网络库。
- 速度极快且高效。
- 提供简单的 API 用于创建和训练神经网络。
- 可在 CPU 和 GPU 上运行（开发中）。
- 无需下载任何依赖即可直接运行代码。
- 非常适合无服务器环境。
- 只需几行代码即可快速构建和部署各种应用的机器学习模型。
- 适合初学者和有经验的机器学习从业者。
后端
示例
维护者
- Dean Srebnik (@load1n9)
- CarrotzRule (@carrotzrule123)
快速入门
这个例子展示了如何训练一个神经网络来预测 XOR 函数的输出，使用我们用 Rust 编写的高速 CPU 后端。
import { Cost, CPU, DenseLayer, Sequential, setupBackend, SigmoidLayer, tensor1D, tensor2D, } from "https://deno.land/x/netsaur/mod.ts"; /** * 设置 CPU 后端。这个后端速度快，但不能在 Edge 环境运行。 */ await setupBackend(CPU); /** * 创建一个顺序神经网络。 */ const net = new Sequential({ /** * 小批量数设置为 4，输出大小设置为 2。 */ size: [4, 2], /** * silent 选项设置为 true，意味着网络在训练过程中不会输出任何日志。 */ silent: true, /** * 定义 XOR 函数示例中神经网络的层。 * 该神经网络有两个输入神经元和一个输出神经元。 * 层的定义如下： * - 具有 3 个神经元的密集层。 * - sigmoid 激活层。 * - 具有 1 个神经元的密集层。 * - sigmoid 激活层。 */ layers: [ DenseLayer({ size: [3] }), SigmoidLayer(), DenseLayer({ size: [1] }), SigmoidLayer(), ], /** * 用于训练网络的成本函数是均方误差 (MSE)。 */ cost: Cost.MSE, }); const time = performance.now(); /** * 在给定数据上训练网络。 */ net.train( [ { inputs: tensor2D([ [0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1], ]), outputs: tensor2D([[0], [1], [1], [0]]), }, ], /** * 迭代次数设置为 10000。 */ 10000, ); console.log(`训练时间：${performance.now() - time}ms`); /** * 预测给定输入的 XOR 函数输出。 */ const out1 = (await net.predict(tensor1D([0, 0]))).data; console.log(`0 xor 0 = ${out1[0]}（应接近 0）`); const out2 = (await net.predict(tensor1D([1, 0]))).data; console.log(`1 xor 0 = ${out2[0]}（应接近 1）`); const out3 = (await net.predict(tensor1D([0, 1]))).data; console.log(`0 xor 1 = ${out3[0]}（应接近 1）`); const out4 = (await net.predict(tensor1D([1, 1]))).data; console.log(`1 xor 1 = ${out4[0]}（应接近 0）`);
使用 WASM 后端
通过将 CPU 后端改为 WASM 后端，我们牺牲了一些速度，但这使我们能够在边缘环境中运行。
import { Cost, DenseLayer, Sequential, setupBackend, SigmoidLayer, tensor1D, tensor2D, WASM, } from "https://deno.land/x/netsaur/mod.ts"; /** * 设置 WASM 后端。这个后端比 CPU 后端慢，但可以在 Edge 环境中工作。 */ await setupBackend(WASM);
/**
- 创建一个顺序神经网络。
/
const net = new Sequential({
/*
- 小批量数设置为4，输出大小设置为2。 */ size: [4, 2],
/**
- silent选项设置为true，意味着网络在训练过程中不会输出任何日志。 */ silent: true,
/**
- 在XOR函数示例中定义神经网络的层。
- 该神经网络有两个输入神经元和一个输出神经元。
- 层定义如下：
-
- 一个具有3个神经元的密集层。
-
- sigmoid激活层。
-
- 一个具有1个神经元的密集层。
-
- 一个sigmoid激活层。 */ layers: [ DenseLayer({ size: [3] }), SigmoidLayer(), DenseLayer({ size: [1] }), SigmoidLayer(), ],
/**
- 用于训练网络的成本函数是均方误差（MSE）。 */ cost: Cost.MSE, });
const time = performance.now();
/**
- 在给定数据上训练网络。
/
net.train(
[
{
inputs: tensor2D([
[0, 0],
[1, 0],
[0, 1],
[1, 1],
]),
outputs: tensor2D([[0], [1], [1], [0]]),
},
],
/*
- 迭代次数设置为10000。 */ 10000, );
console.log(训练时间：${performance.now() - time}毫秒);
/**
- 预测给定输入的XOR函数输出。
*/
const out1 = (await net.predict(tensor1D([0, 0]))).data;
console.log(
0 异或 0 = ${out1[0]}（应接近0）);
const out2 = (await net.predict(tensor1D([1, 0]))).data;
console.log(1 异或 0 = ${out2[0]}（应接近1）);
const out3 = (await net.predict(tensor1D([0, 1]))).data;
console.log(0 异或 1 = ${out3[0]}（应接近1）);
const out4 = (await net.predict(tensor1D([1, 1]))).data;
console.log(1 异或 1 = ${out4[0]}（应接近0）);
### 文档
Netsaur的完整文档可以在[这里](https://deno.land/x/netsaur@0.3.1-patch/mod.ts)找到。
### 许可证
Netsaur使用MIT许可证。
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