MXNet 第14页

mxnet module 解析

mxnetmodule.py类module.py是一个重要的类，一个完整的训练过程都要经过这个类构建模型>>>data=mx.sym.Variable('data')>>>fc1=mx.sym.FullyConnected

迷途的Go·2021-06-21 00:48

动手学深度学习(三)——丢弃法(从零开始)

丢弃法的实现importmxnetasmxfrommxnetimportndfrommxnetimportgluonfrommxn

SnailTyan·2021-06-13 21:06

动手学深度学习(一)——线性回归(gluon)

创建数据集#导入mxnetimportrandomimportmxnetasmx#导入mxnet的gluon,ndarray,autogradfrommxnetimportgluonfrommxnetimportautogradfrommxnetimportndarrayasnd

SnailTyan·2021-06-05 11:03

ubuntu 升级到 16.04 后安装 mxnet 遇到的小问题

之前在ubuntu14.04下安装了mxnet，里面的example也可以跑起来，GPU版本也正常。

ccix·2021-06-04 21:48

李沐《动手学深度学习》学习笔记（2）windows10下的环境配置

直接安装即可第三步conda下的环境配置打开AnacondaPowershellPrompt创建一个新的环境ML并激活condacreate-nMLpython=3.8-ycondaactivateML安装mxnetpipinstallmxnet

有请唐老爷~·2021-06-04 14:25

2019-07-19

MXBoardpipinstallmxboardMXBoard依赖于TensorBoard，所以还需要安装TensorBoardpipinstalltensorboard除此之外，还需要安装以下依赖项：MXNetprotobuf3sixPillow

funsimple·2021-05-18 05:26

Tensorflow 的NCE-Loss的实现和word2vec

这两天因为实现mxnet的nce-loss，因此研究了一下tensorflow的nce-loss的实现。所以总结一下。

xlvector·2021-05-15 06:14

动手学深度学习(三)——丢弃法(gluon)

importmxnetasmxfrommxnetimportndfrommxnetimportgluonfrommxnetimportautogradfrommxnet.gluonimportnnfromutilsimportload_data_fashion_mnist

SnailTyan·2021-05-15 03:59

MXNet/Gluon 中 Triplet Loss 算法

TripletLoss，即三元组损失，用于训练差异性较小的数据集，数据集中标签较多，标签的样本较少。输入数据包括锚（Anchor）示例⚓️、正（Positive）示例和负（Negative）示例，通过优化模型，使得锚示例与正示例的距离小于锚示例与负示例的距离，实现样本的相似性计算。其中锚示例是样本集中随机选取的一个样本，正示例与锚示例属于同一类的样本，而负示例与锚示例属于不同类的样本。欢迎Foll

SpikeKing·2021-05-13 19:04

机器学习库和框架

框架机构支持语言TensorFlowGooglePython/C++/Go/…CaffeBVLCC++/PythonKerasfcholletPythonCNTKMicrosoftC++MXNetDMLCPython

ʚVVcatɞ·2021-05-11 15:10

构建于Spark之上的深度学习框架 -- BigDL （1）

随着深度学习的发展，当今的开源世界并不缺少成熟的深度学习框架，除Tensorflow和Torch两大阵营以外，Caffe、MXNet等框架也各自拥有大量的拥趸。

飞驰2019·2021-05-11 14:56

MxBorad的简单使用

最近在使用MxNet，但是MxNet原生并没有提供一个类似于TensorBoard的可视化工具，所以之前一直matplotlib来画学习图。

贾磊_cd·2021-05-10 22:45

动手学深度学习

一预备知识（书中是MXNet中的NDArray类，电子中用的是Pytorch版）1.Tensor创建long型3*3的全为0的Tensor：importtorch；x=torch.zeros(3,3,dtype

Coding With you.....·2021-05-03 21:27

ROIPooling代码理解（CPU）

MXNet中ROIPooling的具体实现。

魔法少女玛格姬·2021-05-02 13:52

深度学习框架

TheanoTensorFlow（Google）KerasPaddlePaddle（百度）MXNet（Amazon）Caffe2（Facebook）PyTorch（Facebook）CNTK（Microsoft

HBU_DAVID·2021-05-01 17:15

一篇文章掌握TensorFlow深度学习

与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比，TensorFlow在Github上Fork数和Star数都

Kimichen7764·2021-04-28 04:00

mxnet的代码关系

kvstore这个模块是对pslite的封装ndarray这个模块是对原始数据的封装，类似caffe的blob的封装symbol这个模块caffe没有相应的代码，因为caffe是通过protobuf来定义结构这部分是对图模型的具体结构，这里说的是静态的结构，不是执行引擎执行引擎

cptn3m0·2021-04-27 20:38

TVM编译MXNet模型

编译MXNet模型从GluonModelZoo下载Resnet18模型编译图在TVM上执行可移植图形使用具有预训练权重的MXNet符号本文是介绍如何使用Relay部署mxnet模型的入门教程。

隔壁王校长wyh·2021-04-26 10:03

MxNet源码解析(5) io

在MXNet的python文件夹中，io.py定义了io需要的函数，其中_init_to_moduel会在我们import该包的时候运行，它的函数体如下：def_init_io_module():"""

Junr_0926·2021-04-23 11:51

Caffe、Tensorflow、MxNet 深度学习框架 & 简单应用

*图像处理的问题caffe较为方便，目前产品化最多的库*tensorflow，google老大哥，社区发达，资源多*facebook的pytorch+caffe2，研究+产品应用组合*mxnet对显存利用率高

lv_dl·2021-04-23 05:05

在Windows下安装MXNet

MXNet有提供Windows下编译好的文件，不用自己编译。

Hi羡世·2021-04-23 02:35

深度学习资源索引

TensorFlow官网VectorRepresentationsofWordsRecurrentNeuralNetworksSequence-to-SequenceModelsKerasTFLearnMXNetTopDeepLearningDeepLearningStarsdata-science-ipython-notebooks

风驰电掣一瓜牛·2021-04-22 12:09

使用邮件监控Mxnet训练

1.前言受到小伙伴的启发，就自己动手写了一个使用邮件监控Mxnet训练的例子。整体不算复杂。2.打包训练代码需要进行监控训练，所以需要将训练的代码打包进一个函数内，通过传参的方式进行训练。

FierceX·2021-04-22 09:16

深度神经网络结构可视化（Pytorch、Tensorflow、Keras、Caffe、MXNet、PaddlePaddle等主流框架）

本文代码存放于github上参考可视化深度神经网络结构本文我们使用三种方式对神经网络结构进行可视化，其中Netron工具适用范围最广，基本可用于大部分主流框架；hiddenlayer工具包适用于Pytorch、Tensorflow、Keras框架；而pytorchviz工具包只适用于Pytorch。（链接都指向github库）本文以Pytorch框架下的resnet34为例进行可视化，只是

鸾净朱颜惊暗换·2021-04-20 17:19

Centos环境下，Mxnet安装教程

简记我在centos上安装mxnet的心路历程~~步骤一：首先乖乖的按照官方文档的安装教程gitclone--recursivehttps://github.com/dmlc/mxnetcdmxnet;

QIAN丶AN·2021-04-20 05:52

对比《零起点TensorFlow与量化交易》PDF+源代码+《量化交易如何建立自己的算法交易》PDF

Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。

mathfriend·2021-04-19 20:34

Mxnet框架搭建

Mxnet是亚马逊开发的深度学习框架，和谷歌Tensorflow是同类型的框架。

小五师兄·2021-04-14 07:37

基于MXNET实现的年龄性别识别

源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/Age-Gender-MXNET环境安装mxnet，支持1.3~1.6版本，安装命令如下。

夜雨飘零1·2021-04-07 20:20

2021最新！李沐发布《动手学深度学习》中文第二版预览版，新增 PyTorch 、TF支持！...

与第一版有所不同，该版本的代码部分包含MXNet、PyTorch和TensorFlow三种框架的实现，供读者自由选择，而第一版只采用了MXNet框架。

深度学习技术前沿·2021-03-12 00:00

2018-05-23

/files.pythonhosted.org/packages/39/7d/718672fd43a5f18ce7ee80d0e0fec7ea257fbe2b5c06d8b6b67ad57563f6/mxnet_cu90

lzwzl·2021-03-10 21:54

深度学习：常见深度学习框架【Theano、TensorFlow、Keras、Caffe/Caffe2、MXNet、CNTK、PyTorch】

常见的深度学习框架有TensorFlow、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。

ninjawei·2021-03-02 23:31

使用keras全连接网络训练mnist手写数字识别并输出可视化训练过程以及预测结果

Keras是目前最为广泛的深度学习工具之一，底层可以支持Tensorflow、MXNet、CNTK、Theano准备工作TensorFlow版本：1.13.1Keras版本：2.1.6Numpy版本：1.18.0matplotlib

一只矜持的竹马酱·2021-02-19 14:54

基于文件存储UFS的Pytorch训练IO优化实践

该AI客户在高IOPS要求的AI单机小模型训练场景下，或者之前使用MXNet、TensorFlow框架时，IO都能跑到UFS理

·2021-02-03 15:43

安装mxnet失败的第31天！！！

深度学习框架mxnet的安装：放在前面，我终于成功了C:\ProgramData\Anaconda3>python.exe-c"importmxnetasmx;print(mx.nd.zeros((1,2

星夜猫·2021-01-30 15:24

【MXNet学习16】在MXNet中使用Dropout

1、Dropout层应该加在什么地方做分类的时候，Dropout层一般加在全连接层后（输出层的全连接层后不用drop了），防止过拟合，提升模型泛化能力，而很少见到卷积层后接Dropout（原因主要是卷积参数少，不易过拟合）2、Dropout层作用分析2.1、参考文献Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法Dropout:ASimpleW

还能坚持·2021-01-22 13:27

12大深度学习开源框架（caffe,tensorflow,pytorch,mxnet等）汇总详解

longpeng2008/yousan.ai1概述1.1开源框架总览现如今开源生态非常完善，深度学习相关的开源框架众多，光是为人熟知的就有caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet

ooMelloo·2021-01-19 18:03

量化交易系统 python源码_零起点TensorFlow与量化交易[PDF+源码][238.77MB]

内容简介Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。

张大神气·2021-01-14 05:07

【Python】04 学习笔记

Django、Pyramid、Tornado数据分析方向的：numpy、scipy、pandas、Seaborn数据可视化析方向：matplotliB、TVTK、mayavi人工智能领域：Keras、MXNet

赖亦无·2021-01-07 22:06

keras和pytorch深度学习框架的hello world！

目前深度学习框架中最令人熟知的包括caffe、tensorflow、pytorch、keras、mxnet、cntk等，国内百度公司paddlepaddle

caojianhua2018·2021-01-07 21:25

『带你学AI』开发环境配置之Windows10篇：一步步带你在Windows平台开发深度学习（TensorFlow&PyTorch&MXNet_CPU&GPU）

目录引子深度学习环境配置说明Windows10下VSCode安装使用第一个深度学习案例运行与讲解附加内容：Github简单使用方法尾巴留言与问题回复系列开篇语写深度学习博客有两年多了，从最初的做记录备忘到现在经验总结分享，积累了一些读者，也结识了不少想入门研究深度学习的朋友。有不少朋友私聊问小宋如何快速入门深度学习，我发现大部分小伙伴都是对这方面有兴趣面对网上丰富的资料却不知道如何选择与操作。从而

小宋是呢·2021-01-05 18:04

树莓派c语言运行_使用TVM在树莓派上运行INT8量化SSD模型

当前TVM的文档中仅有一个基于mxnet的SSD模型的tutorial，与我们期望的不符。因此我们自己实现了从onnx到TVM的程序代码，并使用了TVM中的INT-8量化，将其部署到树莓派4B上。

兔老板AirS·2021-01-01 19:47

安装mxnet 镜像_【mxnet速成】mxnet图像分类从模型自定义到测试

景晓萌·2021-01-01 16:41

深度学习-softmax回归原理和实现

回归的权重和偏差参数分别为样本特征features输出层输出概率分布为矢量计算表达式为小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数交叉熵衡量两个概率分布的差异图像分类数据集Fashion-MNISTfrommxnet.gluonimportdataasgdataimportsysimportt

lucas_ch·2020-12-26 21:58

TensorRT详解

它旨在与Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXNet等深度学习训练框架以互补的方式工作。

姚路遥遥·2020-12-24 16:31

阅读笔记-LSTS Learning where to focus for efficient video object detection

来源：ECCV2020代码：mxnetimage.pngAbstract由于帧间质量问题，比如部件遮挡、特殊姿势以及运动模糊问题，导致基于图像的检测器用于视频是往往很难取得较好的性能。

熙熙江湖·2020-12-24 16:53

conda 删除env_conda环境管理

创建环境condacreate-npython36python=3.6进入环境sourceactivatepython36activatepython36#windows下搜索包condasearchmxnet

weixin_40002846·2020-12-22 07:13

python正则化调优_Ray tune：一个可扩展的超参数优化Python库

Raytune：一个可扩展的超参数优化Python库Tune是一个超参数优化库，可以用于PyTorch、TensorFlow，MXnet，keras等深度学习框架超参数优化在深度学习中，除了可以学习参数外

weixin_39912303·2020-12-18 09:46

python调用gpu运算_使用GPU加速numpy运算

尤其是近来推出的各种深度学习框架，如mxnet、TensorFlow等，GPU加速更是不可或缺，成了提升运算速度的法宝。

weixin_39677106·2020-12-18 01:43

只需轻松几步，十分钟内用 Scala 在 Apache Spark上部署深度学习模型

文章概要本文通过一个图像分类模型为实例，引导您一步步完成在ApacheSpark上利用DJL在大数据生产环境中部署TensorFlow，PyTorch，以及MXNet等模型。

AWS_AI开发者社区·2020-12-14 20:30

深度学习总结

深度学习一、深度学习框架TensorFlow、Pytorch、Caffe、Paddle、MXNet、Kera二、网络层级结构卷积神经网络只是针对图像起到一个特征提取器的作用。

黄小黄i·2020-12-11 09:13

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