一种灵活的神经网络框架
chainer的Python项目详细描述
chainer：深度学习框架
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^ {EM1}$Chaner-EEE>是基于Python的面向柔性的深度学习框架。 它提供了基于define by run方法（也称为动态计算图）的自动区分api，以及用于构建和训练神经网络的面向对象的高级api。 它还支持cuda/cudnn使用CuPy进行高性能训练和推理。 有关chainer的更多详细信息，请参阅上面列出的文档和资源，并在forum、slack和twitter中加入社区。
稳定版
当前链接器的稳定版本在这里分开：v6。
安装
要安装chainer，请使用pip。
$ pip install chainer
要启用cuda支持，set up CUDA并安装CuPy。
$ pip install cupy
See the installation guide for more details。
Docker图像
我们正在提供官方的码头工人形象。 此图像支持nvidia-docker。 使用以下命令登录到环境，并运行python解释器以使用chainer和cuda以及cudnn支持。
$ nvidia-docker run -it chainer/chainer /bin/bash
贡献
欢迎对Chainer的任何贡献！ 如果要提交问题或发送请求，please follow the contribution guide。
链
许可证
麻省理工学院许可证（见LICENSE文件）。
更多信息
参考
Tokui，S.，Oono，K.，Hido，S.和Clayton，J.， Chainer：下一代开放源码的深度学习框架， 年机器学习系统（learningsys）研讨会论文集 第二十九届神经信息处理系统年会（2015） URL，BibTex
秋叶，T.，福田，K.和铃木，S.， chainermn：可扩展的分布式深度学习框架， 年ML系统研讨会论文集 第三十一届神经信息处理系统年会（2017） URL，BibTex
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