我希望有一些代码可以在没有Tensorflow或theano或Scikit等的情况下实现卷积神经网络。我在谷歌上搜索了一下，但谷歌有一段时间太疯狂了：(，如果我写"没有Tensorflow的CNN"，它只需要抓取tesorflow部分，并向我显示所有使用tesorflow的结果：(如果我跳过Tensorflow，它会再次向我显示一些多么相似的结果。请提供任何帮助。
许多深度学习课程都会要求学生只需numpy就可以用Python实现CNN，然后教他们使用Tensorflow等实现相同的结果。你只需在Github上搜索"深度学习课程"，你可能会发现类似于https://github.com/enggen/Deep-Learning-Coursera/blob/master/Convolutional%20Neural%20Networks/Week1/Convolution%20model%20-%20Step%20by%20Step%20-%20v2.ipynb的内容，其中CNN功能是在没有Tensorflow的情况下实现的。
您可以从头开始自己实现它。
一种方法是只使用numpypython库并自己实现微积分和神经元。与fwd-si一起反向传播。你也可以在没有numpy的情况下完成，但这可能需要更多的时间
这里有一个很好的例子：https://github.com/Alescontrela/Numpy-CNN/tree/master/CNN
或者这个：https://github.com/ElefHead/numpy-cnn