MXNET

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架，适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端，可以无缝地在Gluon（动态图）和Symbolic（静态图）模式之间转换，以提供灵活性和速度。

零度°·2025-02-06 21:48

Apache MXNet 深度学习框架教程

ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler

娄妃元Kacey·2025-02-06 21:17

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1

盼小辉丶·2025-02-06 21:15

MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合

标题：MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架，以其高效性能和灵活性而闻名。

原机小子·2025-02-06 20:44

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数、优化算法，学习率，训练次数，终止条件等）读取数据集（不同的读取方式会影响最终的训练效果）训练模型完整程序及注释fromIPyth

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

线性回归的简单实现

的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet

SkaWxp·2025-02-03 14:58

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

恰人陈·2025-02-03 14:56

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit

辰尘_星启·2025-02-03 14:55

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在

Remoa·2025-02-03 14:53

《动手学深度学习》(PyTorch版)

本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。

chaser&upper·2025-01-28 15:36

使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理

端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch、TensorFlow、MXNet

CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon

如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet

qianchess·2025-01-18 15:33

深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位：快速实验研究”，“简单”，“灵活”TensorTheano×“用于处理大规模神经网络的训练”，“不支持移动设备”，“不能应用于工业环境”，“编译复杂模型时

seasonsyy·2024-02-20 09:50

onnx基础

它使得不同的人工智能框架（如PyTorch、MXNet、Tensorflow）可以采用相同格式存储模型数据并交互。

whyte王·2024-02-13 14:31

MxNet源码解析(1) KVStore，pslite源码解析

1.前言从毕业开始工作已经两个多月，这期间相当一部分的时间都用在了对MxNet的学习上，而在MxNet的众多部分中，又是pslite这一部分接触最多。

Junr_0926·2024-02-07 11:37

人脸识别数据集整理

转自：人脸识别数据集整理-陈晓涛-博客园insightface提供整理了mtcnn裁剪112x112，mxnet二进制方式保存的数据集https://github.com/deepinsight/insightface

想努力的人·2024-02-07 08:36

深度学习-随机梯度下降

%matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()随机梯度更新在深度学习中，目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均

白云如幻·2024-02-05 12:10

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

#导入mxnetimportrandomimportmxnetasmx#设置随机种子random.seed(2)mx.ran

SnailTyan·2024-02-04 14:13

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow？

目前，市场上有许多不同的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe2

NCHU-Net·2024-01-23 07:43

mxnet版本与numpy，requests等都不兼容问题

简介跟着李沐学AI时遇到的mxnet环境问题。问题使用pipinstallmxnet时会重新安装相匹配的numpy和requests，而这新安装的这两个版本不满足d2l所需的版本。

Bian~·2024-01-19 01:01

初学AI-动手安装mxnet

书上介绍的第一步安装Minicoda，其实也可以安装Anacoda，不影响后面的MXNET安装。书上没有介绍MXNET的运行环境，实际上MXNET只能运行在

小白天天向上·2024-01-19 01:30

Mxnet导出onnx模型

Mxnet导出onnx模型requirementsmxnet==1.9.1python3.8+onnxsim导出模型importosimportmxnetasmximportnumpyasnpimportonnxfromonnximportcheckerfrommxnet.onnximportexport_modelfrommxnet.gluon.model_zooimportvisionfrom

上单之光·2024-01-19 01:30

mxnet和numpy版本对应

关于安装mxnet与numpy版本冲突解决方法下载anaconda32019.7python3.7版本mxnet1.6.0版本numpy1.16.x成功运行

Edison/·2024-01-19 01:30

安装mxnet详细版

一、mxnet简介MXNet是一个开源的深度学习框架，由亚马逊公司发起并维护。它支持多种编程语言，包括Python、C++、R、Scala等，可以在CPU、GPU和分布式环境下运行。

江江酱₍ᐢ..ᐢ₎♡·2024-01-19 01:00

【避免踩坑+报错】Python mxnet包成功安装指南

一.确保已经安装Anaconda二.打开root环境控制台，执行【mxnet】包相关安装指令。

_普·2024-01-19 01:29

[动手学深度学习-PyTorch版]-8.4计算性能-多GPU计算

原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节，但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。需要注意的是，这里我们谈论的是单主机多GPU计算而不是分布式计算。

蒸饺与白茶·2024-01-18 10:32

模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861MXNet

JaJaJaJaaaa·2024-01-16 16:28

打破硬件壁垒：TVM 助力 AI技术跨平台部署

TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等深度学习模型已经在服务器级GPU上取得了显著的成果。然而，大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级GPU进行过优化，

程序边界·2024-01-15 16:32

ART-Adversarial Robustness Toolbox检测AI模型及对抗攻击的工具

是IBM研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱，为开发人员加强AI模型被误导的防御性，让AI系统变得更加安全，ART支持所有流行的机器学习框架（TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet

Rnan-prince·2024-01-15 15:15

JAVA 程序员的宝藏 AI 工具箱 – Deep Java Library (DJL)

例如，NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。

Lannnking·2024-01-09 01:55

MxNet源码解析(2) symbol

1.前言我们在训练之前，先建立好一个图，然后我们可以在这个图上做我们想做的优化，这种形式称为SymbolicPrograms。相对应的是ImperativePrograms，也就是每一句代码都对应着程序的执行，在这种情况下，我们可以写类似于下面的代码：a=2b=a+1d=np.zeros(10)foriinrange(d):d+=np.zeros(10)这在symbolic的方式下是做不到的，因为

Junr_0926·2024-01-03 14:50

DMLC深度机器学习框架MXNet的编译安装

这篇文章将介绍MXNet的编译安装。

AI小白龙*·2024-01-03 07:18

AI 训练框架：Pytorch TensorFLow MXNet Caffe ONNX PaddlePaddle

https://medium.com/jit-team/bridge-tools-for-machine-learning-frameworks-3eb68d6c6558

linzhiji·2024-01-03 00:29

深度学习之TensorFlow——基本使用

一、目前主流的深度学习框架Caffe,TensorFlow,MXNet,Torch,Theano比较库名称开发语言速度灵活性文档适合模型平台上手难易Caffec++/cuda快一般全面CNN所有系统中等

人工智能小豪·2023-12-27 07:49

【AI】模型结构可视化工具Netron应用

支持ONNX,TensorFlowLite,CoreML,Keras,Caffe,Darknet,MXNet,PaddlePaddle,ncnn,MNN

TopFancy·2023-12-22 10:17

深度学习框架の动态图 vs 静态图

Date:2020/08/03Author:CWForeword:各位炼丹者应该都会有自己常用的一种或几种深度学习框架，如MxNet、Caffe、Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle

CW不要无聊的风格·2023-12-21 20:00

深度学习_Softmax简洁实现(Gluon实现)

Softmax多分类简洁实现（Gluon实现）导入必要的包importd2lzhasd2lfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasgloss

VictorHong·2023-12-18 19:01

nvidia-docker gpu环境搭建

dockergpu环境搭建前言搭建GPU的开发环境需要安装nvidia的驱动、cuda、cudnn等，还要安装tensorflow、pytorch、mxnet等框架，并且驱动版本和框架版本需要相统一，如

chaos_chen·2023-12-16 12:22

Win10系统下 Tensorrt C++部署yolov5

它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。

o氧气o·2023-12-16 02:56

深度学习工具那么多，究竟哪款最适合你？| 线下沙龙 × 报名

细分领域在现场研讨了大量顶会论文寒冬12月的第一个周末我们想要玩点新花样为大家推荐一些当前最先进的深度学习软件工具毕竟世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型却有着不同的软硬件搭配无论你是TFBoy还是MXNeter

PaperWeekly·2023-12-15 11:28

线下沙龙 × 报名 | 深度学习工具那么多，究竟哪款最适合你？

细分领域在现场研讨了大量顶会论文寒冬12月的第一个周末我们想要玩点新花样为大家推荐一些当前最先进的深度学习软件工具毕竟世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型却有着不同的软硬件搭配无论你是TFBoy还是MXNeter

PaperWeekly·2023-12-15 11:28

[PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]

前言：深度学习常用的开发平台TensorFlowtorchtheanocaffeDSSTNEmxnetlibdnnCNTK目录：1：深度学习发展历史2：DeepLearning工程简介3：DNN简介一发展历史二

明朝百晓生·2023-12-14 17:01

深度学习模型编译框架TVM概述

训练步骤目前基本由Tensorflow、PyTorch、Keras、MXNet等主流框架主导，同样的，推理步骤目前也处在“百家争鸣”的状态。”TVM是什么？

Linux基金会AI&Data基金会·2023-12-14 14:37

深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分

数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape增加或减小维度数组合并广播机制：简单范数运算矩阵转置框架本身只是用来编写的工具，每个框架包括Pytorch，tensorflow、mxnet

编程被我拿捏住了·2023-12-06 07:15

基于算能的国产AI边缘计算盒子8核心A53丨17.6Tops算力

●适配Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch/ONNX/PaddlePaddle等主流深度学习框架，是行业内少数能同时兼容国内外深度学习框架的边缘计算设备之一。●支持Docker

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-03 07:31

基于算能的国产AI边缘计算盒子,内置强悍TPU | 32TOPS INT8算力

INT8，16TFLOPS@FP16，2TFLOPS@FP32高算力●单芯片最高支持32路H.264&H.265的实时解码能力●支持国产算法框架Paddle飞桨，适配Caffe/TensorFlow/MxNet

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-02 22:36

入门pytorch

入门深度学习框架pytorch特点使用pytorch的原因：pytorch特点：多层全连接神经网络操作对象-Tensor深度学习框架Tensorflow–Google开元CaffeTheanoTorchMXNet

£•€•×·2023-11-30 11:36

2018-08-09tensorlow installation

othertoolkitscaffe,DeepLearning4j,MicrosoftCognitveToolkit,MXNet,PaddlePaddle(baidu),etc.dependencyProtocalBuffer

镜中无我·2023-11-29 15:56

深度解析Python深度学习框架的对比

从PyTorch到Mxnet，对比这些Python深度学习框架。选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题，而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。

丨程序之道丨·2023-11-25 14:51

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