Sonnet是一个建立在TensorFlow2之上的库，旨在为机器学习研究提供简单、可组合的抽象。
Sonnet是由DeepMind的研究人员设计和建造的。它可以用于构建许多不同目的的神经网络（非/监督学习、强化学习......）。我们发现它对我们的组织来说是一个成功的抽象，你可能也会这样做
更具体地说，Sonnet提供了一个简单但强大的编程模型，其中心是一个单一的概念：snt.Module。模块可以保存对参数、其他模块和方法的引用，在用户输入上应用一些功能。Sonnet带有许多预定义的模块（如snt.Linear、snt.Conv2D、snt.BatchNorm）和一些预定义的模块网络（如snt.nets.MLP），但我们也鼓励用户建立自己的模块。
与许多框架不同，Sonnet对你如何使用你的模块没有任何意见。模块的设计是自成一体的，并且彼此之间完全脱钩。Sonnet不附带培训框架，官方鼓励用户建立自己的或采用别人的培训框架。
Sonnet也被设计成简单易懂，其代码是清晰和集中的。
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