一款 C# 編寫的神經網路計算圖框架

小码编匠發表於2024-11-11
C#神經網路框架

前言

深度學習技術的不斷髮展，神經網路在各個領域得到了廣泛應用。為了滿足 .NET 開發的需求，推薦一款使用 C# 編寫的神經網路計算圖框架。

框架的使用方法接近 PyTorch，提供了豐富的示例和詳細的文件，幫助大家快速上手。

框架介紹

專案完全使用 C# 編寫，提供了一個透明的神經網路計算圖框架。使用者可以檢視和理解框架內部的任何實現細節。

框架支援多種網路結構，包括卷積神經網路（CNN）、反向傳播網路（BP）、全連線網路（FCN）、長短期記憶網路（LSTM）、卷積長短期記憶網路（ConvLSTM）和門控迴圈單元網路（GRU）。

每個示例都附帶了所需的資料內容，確保使用者能夠快速上手並進行實驗。

使用說明

  • 損失函式支援：MESLOSS、交叉熵損失 (Cross-Entropy)
  • 啟用函式支援：ReLU、Tanh、Sigmoid、Softmax
  • 資料型別支援：二維資料 float[][] 和四維資料 float[][][,]
  • 池化支援：平均池化、最大池化
  • 其他支援：卷積層 (ConvLayer)、二維卷積層 (Conv2DLayer)、乘法層 (MulLayer)、轉置卷積層 (ConvTranspose2DLayer)

部分程式碼示例

//宣告兩個ConvLayer 和一個啟用函式SigmodLayer 
ConvLayer cl1 = new ConvLayer(13, 5, true);
          
SigmodLayer sl = new SigmodLayer();
float lr = 0.5f;
ConvLayer cl2 = new ConvLayer(5, 1, true);

int i = 0,a=0;
while (a < 5000)
{
     
        dynamic ff = cl1.Forward(x);
        ff = sl.Forward(ff);
        ff = cl2.Forward(ff);
       
        //計算誤差
        MSELoss mloss = new MSELoss();
       
        var loss = mloss.Forward(ff, y);

        Console.WriteLine("誤差:" + loss);

        dynamic grid = mloss.Backward();

        //反傳播w2
       
        dynamic w22 = cl2.backweight(grid);

        //反傳播W1
        dynamic grid1 = cl2.backward(grid);
        grid1 = sl.Backward(grid1);
        dynamic w11 = cl1.backweight(grid1);
           
       //更新引數
        cl2.weights = Matrix.MatrixSub(cl2.weights, Matrix.multiply(w22.grid, lr));
        cl2.basicData = Matrix.MatrixSub(cl2.basicData, Matrix.multiply(w22.basic, lr));

        cl1.weights = Matrix.MatrixSub(cl1.weights, Matrix.multiply(w11.grid, lr));
        cl1.basicData = Matrix.MatrixSub(cl1.basicData, Matrix.multiply(w11.basic, lr));
        i++;
  
    a++;
}

BP網路執行圖

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專案地址

Gitee：https://gitee.com/UDCS/WeaveAI

最後

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