索尼开源神经网络库NNabla

索尼官方将很快发出更具体更详细的神经网络库使用方法。

索尼表示他们的神经网络库提供了最基本的深度学习开发研究和部署的函数。他们希望该软件库能推动人工智能的发展，并且不论是在先进研究领域还是前沿应用部署上都能提供强有力的助力。

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

·         说明文档：https://nnabla.readthedocs.io/

·         项目官网：https://nnabla.org/

下面是该神经网络库的Github项目介绍：

NNabla是一个深度学习框架，计划在研究，开发与生产领域当中使用。索尼的目标是让它可以在任何地方运行，就像个人笔记本电脑、高性能计算集群、嵌入式装置和生产服务器一样。因此索尼希望通过提供高效便捷的机器学习库而将算法嵌入到边缘设备中。

安装

安装NNabla很简单：

pip install nnabla

这是 CPU 版本的NNabla，GPU-加速器可以通过安装 CUDA 工具包来添加：pip install nnabla-ext-cuda

特征

简单，灵活并且有表现力

基于NNabla C++11 内核的 Python API 给你提供了灵活性和高产出效率。例如，一个带有分类损失的两层神经网络可以仅通过以下 5 行代码被定义（超参数由<>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))