Jillian是一个基于Python的开源机器学习库,它可以帮助用户快速构建、训练和评估复杂的神经网络模型。它具有以下特性:支持多种深度学习框架:Jillian支持、Keras、PyTorch、Caffe2等深度学习框架,可以让用户使用不同的框架进行模型构建和训练。
Jillian是一个基于Python的开源机器学习库,它可以帮助用户快速构建、训练和评估复杂的神经网络模型。它具有以下特性:
1. 支持多种深度学习框架:Jillian支持TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe2等深度学习框架,可以让用户使用不同的框架进行模型构建和训练。
2. 具有高效的训练能力:Jillian可以利用GPU加速训练,并支持多GPU训练,可以大大提升训练效率。
3. 支持自定义模型:Jillian支持自定义模型,可以根据用户的需要构建出更加复杂的模型。
4. 支持超参数调优:Jillian支持超参数调优,可以让用户调整模型的参数,以达到更好的性能。
代码示例:
# 导入Jillian
import jillian as jl
# 定义模型
model = jl.models.Sequential()
# 添加层
model.add(jl.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(jl.layers.Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
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