深Julia 联系 电子邮件: / 注意:有关错误报告和请求,请使用GitHub问题。 描述 DeepJulia是使用Knet深度学习框架以Julia编程语言实现的深度学习库。 Knet包括低级别的操作,但不包括高层的层和类,用于构造更复杂的深度学习结构。 该库提供了一些初始层结构和最常用的主干模型,例如ResNet,VGG,MobileNet,它们具有预先训练的权重。 包括 基本层:线性,卷积,批处理规范化,ReLU,池化,全局池化,辍学等。 GPU / CPU设备:仅需调用一个函数,即可将模型移至GPU或CPU设备。 Kaiming初始化程序:特别为卷积运算添加了Kaiming初始化功能。 预训练的模型:所有现成的基本ResNet结构,MobileNetV2和VGG模型(感谢VGG使用 )都包含在的库中。 而且,所有ResNet模型和MobileNetV2都可以使用预训练的