NNabla：索尼开源的一款神经网络框架

NNabla是一款用于研究、开发和生产的深度学习框架。NNabla的目标是要能在台式电脑、HPC集群、嵌入式设备和生产服务器上都能运行。

安装

安装NNabla很简单：

这条命令将安装NNabla的CPU版本。你还可以通过执行pip install nnabla-ext-cuda来安装CUDA扩展以添加GPU加速。

特点

容易、灵活和富有表现力

基于NNabla C++ 11内核的Python API为你提供了强大的灵活性和高效的生产力。例如，下面的5行代码定义了一个具有分类损失的双层神经网络（超参数用<>括了起来）。

可以通过以下方式来完成训练：

动态计算图能够实现灵活的运行时网络构建。 NNabla可以同时使用静态和动态图范式，并且两者使用相同的API。

便携性和多平台支持

• Python API可以在Linux和Windows上使用
• 大多数库代码都是用C++ 11编写的，可以部署到嵌入式设备上

可扩展性

• 可以很容易地添加新的模块，如神经网络运算符和优化器。
• 该库允许开发人员添加专门的实现（例如，针对FPGA的实现）。例如，我们提供了CUDA后端扩展，它利用GPU加速来提高运算速度。

高效

• 单个CUDA GPU上的高速度
• 内存优化引擎
• 多GPU支持（即将推出）

文档

https://nnabla.readthedocs.org

安装

https://nnabla.readthedocs.io/en/latest/python/installation.html

入门

• 在tutorial目录中可以找到一些Jupyter Notebook教程。 我们建议从by_examples.ipynb这个实例开始学习。另外，在python_api.ipynb中介绍了NNabla的API。
• 我们还在examples目录中提供了一些更复杂的例子。