摘要
提出一种用于自然语言处理的轻量级深度学习库N3LDG,可以支持动态地构建计算图,并能自动地批量化执行计算图。实验显示,当训练卷积神经网络、双向LSTM和树结构LSTM时,N3LDG都能高效地构建与执行计算图;当使用CPU训练上述模型时,N3LDG的训练速度优于PyTorch;当使用GPU训练卷积神经网络和树结构LSTM模型时, N3LDG的训练速度优于PyTorch。
The authors propose a neural network library N3LDG for natural language processing.N3LDG supports constructing computation graphs dynamically,and organizing executions into batches automatically.Experiments show that N3LDG can efficiently construct and execute computation graphs when training CNN,Bi-LSTM,and Tree-LSTM.When using CPU to train above models,the training speed of N3LDG is better than that of PyTorch.When using GPU to train CNN and Tree-LSTM,N3LDG is better than PyTorch.
作者
王潜升
余南
张梅山
韩子嘉
付国宏
WANG Qiansheng;YU Nan;ZHANG Meishan;HAN Zijia;FU Guohong(School of Computer Science and Technology,Heilongjiang University,Harbin 150080)
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期113-119,共7页
Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis
基金
国家自然科学基金(61672211
61602160)
黑龙江省自然科学基金(F2016036)资助