Aori是一种基于Python的机器学习框架,它可以帮助开发者快速搭建复杂的深度学习模型。它具有以下几个特点:易用性:Aori提供了非常易用的API,使得开发者可以轻松地构建、训练和评估深度学习模型。
Aori是一种基于Python的机器学习框架,它可以帮助开发者快速搭建复杂的深度学习模型。它具有以下几个特点:
1. 易用性:Aori提供了非常易用的API,使得开发者可以轻松地构建、训练和评估深度学习模型。
2. 功能强大:Aori支持各种流行的神经网络架构,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等。
3. 高效性:Aori采用GPU进行计算,可以大大提高模型训练的效率。
4. 社区活跃:Aori有一个活跃的社区,可以帮助开发者解决问题,并分享新的想法。
代码示例:
# 导入Aori
import aori
# 定义模型
model = aori.models.Sequential()
# 添加层
model.add(aori.layers.Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(aori.layers.Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
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