使神经网络出现的库
pearlib的Python项目详细描述
pear
和神经网络出现
pear是一个旨在提供神经网络可视化表示的库。它可以读取使用google的tensorflow-in构建的网络，并为每个请求的层绘制相关的决策边界。
pear的安装还将安装以下软件包（如果您的系统上尚未安装这些软件包的话）：numpy、枕头、matplotlib、tensorflow，网络颜色。
若要使用，请执行以下操作：
>；>import pearlib
-所有权重矩阵应命名为“w”，后跟它们所属的层数。示例：第一层的权重矩阵将称为“w1”。
-所有偏移向量都应命名为“b”，后跟它们所属的层数。示例：第一层的偏移向量将称为“b1”。
lena的示例网络，在“example”文件夹中有不同数量的参数，以及一个运行文件“example.py”的示例，显示如何使用pear来可视化网络。
ap'pear，pear的图形用户界面可在此处下载：https://lc.cx/gpgp
若要启动它，请解压缩文件并在命令终端中执行以下操作：：
>；>；python3 main.py
下载地址：https://lc.cx/gpgp
和神经网络出现
pear是一个旨在提供神经网络可视化表示的库。它可以读取使用google的tensorflow-in构建的网络，并为每个请求的层绘制相关的决策边界。
pear的安装还将安装以下软件包（如果您的系统上尚未安装这些软件包的话）：numpy、枕头、matplotlib、tensorflow，网络颜色。
若要使用，请执行以下操作：
>；>import pearlib
-所有权重矩阵应命名为“w”，后跟它们所属的层数。示例：第一层的权重矩阵将称为“w1”。
-所有偏移向量都应命名为“b”，后跟它们所属的层数。示例：第一层的偏移向量将称为“b1”。
lena的示例网络，在“example”文件夹中有不同数量的参数，以及一个运行文件“example.py”的示例，显示如何使用pear来可视化网络。
ap'pear，pear的图形用户界面可在此处下载：https://lc.cx/gpgp
若要启动它，请解压缩文件并在命令终端中执行以下操作：：
>；>；python3 main.py
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