MXnet 第11页

MxNet系列——how_to——cloud

博客新址:http://blog.xuezhisd.top邮箱：[email protected]在云上配置MXNet从头开始设置一个AWS的GPU集群本节提供了如何设置AWS集群以使用MXNet的详细教程

xuezhisdc·2022-11-20 06:14

安装MXnet包，实现MNIST手写数体识别

我想写一系列深度学习的简单实战教程，用mxnet做实现平台的实例代码简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。这一系列的主要内容偏向于讲解实际的例子，从样例和代码里中学习解决实际问题。

weixin_30367543·2022-11-20 06:07

MXNet==1.9.x 源代码编译流程(windows + python)

只为mxnetforwin开发做做小贡献mxnet深度玩家写在开头：注意windowspowershell、第三方依赖（python、git、7zip、cmake、ninja、opencv等）的安装和运行版本

sinat_38073821·2022-11-20 06:36

win10双系统ubuntu安装+卸载&driver+cuda+cudnn+anaconda+mxnet编译（好文推荐+实际动手填坑系列）

写在2021.8.4的话，最近刚弄的这些，许多东西还记得，如果大家有什么问题，可以在评论区留言，我应该能回答上来一些。安装参考：（root空间分配那儿要注意，我一开始是分配20G，结果还在安装cuda时就报磁盘空间不足了，这篇文章是建议root分区分配25-30G，我个人为了以防万一，决定分配35G）https://www.cnblogs.com/masbay/p/11627727.html卸载参

我有明珠一颗·2022-11-20 05:57

WIN10安装GPU版本MXNET

安装GPU版本的MXNET需要NVIDIA系列的显卡，以及CUDA和cuDNN的安装。

lesliezc·2022-11-20 05:26

NVIDIA GTX 3090安装GPU版pytorch,mxnet和autogluon Ubuntu20.04

另外，截止2021年11月02日，pytorch和mxnet均支持的cudatoolkit版本也是11.0，对应的pytorch版本只有1.7.1，mxnet版本mxnet_cu110。

lihelin1234·2022-11-20 05:26

MXNet-图像分类（symbol版本）【附源码】

文章目录前言图像的发展史及意义一、图像分类模型构建0.MLP的实现（1986-1989年）1.LeNet的实现（1994年）2.AlexNet的实现（2012年）3.VGG的实现（2014年）4.GoogleNet的实现（2014年）5.ResNet的实现（2015年）6.MobileNet_V1的实现（2017年）7.MobileNet_V2的实现（2019年）8.ResNext的实现（2016

爱学习的广东仔·2022-11-20 05:22

mxnet系列教程之1-第一个例子

第一个例子当然是mnist的例子假设已经成功安装了mxnet例子的代码如下：cdmxnet/example/image-classificationpythontrain_mnist.py这样就会运行下去

andeyeluguo·2022-11-20 05:22

用MXnet入门实战深度学习之一：安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别

用MXnet实战深度学习之一：安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别我想写一系列深度学习的简单实战教程，用mxnet做实现平台的实例代码简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。

Real_BB·2022-11-20 05:49

30系列安装mxnet

http://t.csdn.cn/84ID1condainstalcudatoolkit=11.0cudnn-cpytorch-cconda-forge-cnvidia安装mxnet-gpupipinstallmxnet_cu110

hungita·2022-11-20 05:46

《动手学深度学习》入门环境安装

李沐《动手学深度学习》纯新手环境安装环境安装（这好像是mxnet我用了一段时间改到pytorch了）第一步第二步第三步第四步第五步pyrorch版环境安装（这好像是mxnet我用了一段时间改到pytorch

yingmi666·2022-11-20 05:08

李沐等主编的《动手学深度学习》Mxnet-cpu+gpu环境的搭建

一.Mxnet-cpu环境的搭建1.安装miniconda；2.下载本书的全部代码的压缩包，链接:https://www.epubit.com/bookDetails?

明德zhuang·2022-11-20 04:32

第2章 PyTorch基础（1/2）

Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架，但自发布之日起，其关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet

wumg3000·2022-11-19 23:37

【Jetson Nano】学习（0）——jetson nano 烧录安装Ubuntu 18.04

刚开始拿到按照教程安装了一遍店家给的镜像文件，在这系统里支持一系列流行的AI框架和算法，比如TensorFlow，PyTorch，Caffe/Caffe2，Keras，MXNet等，使得开发人员能够简单快速的将

Brson.AI·2022-11-19 21:25

centos7 配置cuda+mxnet+jupyter+pytorch+tensorflow1.14

目录1.安装wget2.安装anaconda3.安装nvidia驱动+cuda+cudnn3.1安装显卡驱动3.2安装cuda3.3安装cudnn4.安装pip5.安装mxnet6.处理matplotlib7

Nightmare004·2022-11-19 21:27

阿里达摩院招聘Research Intern

主要研究方向可以有无监督域迁移，人脸识别，人脸检测，零/少样本学习，人脸生成，迁移学习，自监督，半监督等方向【要求】1.硕士及以上学历，博士优先；2.具有扎实的编程功底和代码实现能力，熟悉pytorch/mxnet

m0_71480166·2022-11-19 20:41

【无标题】

主要研究方向可以有无监督域迁移，人脸识别，人脸检测，零/少样本学习，人脸生成，迁移学习，自监督，半监督等方向【要求】1.硕士及以上学历，博士优先；2.具有扎实的编程功底和代码实现能力，熟悉pytorch/mxnet

m0_71480166·2022-11-19 20:00

自然语言处理历史最全预训练模型(部署)

TensorflowKerasPytorchMXNetCaffe

kiritobryant·2022-11-19 05:19

python如何使用gpu_如何使用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_39538451·2022-11-19 04:12

混合精度训练-Automatic Mixed Precision

为每个权重保存一份FP32的副本LossScaling改进矩阵运算为每个OP使用最佳精度如何应用AMPTensorFlowPyTorchMXNetPaddlePaddle双/单/半精度浮点数以下简单对比双

AliceWanderAI·2022-11-19 02:07

神经网络编译器的Tensor优化：auto tune和auto schedule

现存的深度学习框架（例如Tensorflow，PyTorch，MXNet）会将DNN中的计算映射到其底层提供的向量计算内核库（例如cuDNN，MKL-DNN）来实现高性能。但是

free1993·2022-11-18 14:26

深度学习入门（九）——深度学习框架概览

深度学习框架概览CaffeTheanoTensorFlowTorchPytorchMXNetcuda-convnet2NeonDeeplearning4jCNTKPaddlePaddleKeras工欲善其事

_归尘_·2022-11-18 09:14

darknet目标检测之yolov3、4前后处理过程

在将darknet训练好的yolov3、v4转换成mxnet中遇到的一些问题在这里做个总结对齐主要是三部分前处理网络前向后的输出后处理前处理在前处理中darknet主要是将图片读取后放入内存中，放入的顺序为

fzp8656342·2022-11-15 07:44

insightface pytorch 答疑指南

但是它各种牛逼，唯一不足的点就是开始时选了mxnet框架开发，奈何现在基本没什么人用了，所以在22年3月官方悄悄的把主线版本特别是PartialFC的实现换成了pytorch，而且更早之前经历过一次大的文件结构调整

迷若烟雨·2022-11-14 19:14

PyTorch 与 TensorFlow 怎么选

图1TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe和PaddlePaddle的Google指数本文将

博文视点·2022-11-10 15:57

pytorch深度学习实战lesson8

计算图的显式构造：（mxnet）计算图的隐式构造：（mxnet）反向累计是比较常用的。

光·宇·2022-11-10 11:20

机器学习面试-Keras/tensorflow

●MXNet和Tensorflow的区别参考回答：MXNet有两个主要的进程server和worker,worker之间不能进行通信,只能通过server互相影响。

Happy丶lazy·2022-11-09 21:30

基于深度学习框架pytorch构造深度学习循环神经网络模型RNN和LSTM

有许多优秀的深度学习框架，比如Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch。深度学习框架——pytorchpytorch深度学习框架，相对其它框

幻风_huanfeng·2022-11-09 03:20

重磅｜深度学习神书《动手学深度学习》集齐TensorFlow、PyTorch和MXNet三大框架

昨天，亚马逊的李沐大佬在知乎发文，《动手学深度学习》这本书的例子开始支持TensorFlow了（已经支持到第七章），当前该书的例子终于在MXNet之外开始官方支持PyTorch和TensorFlow两大主流深度学习框架了

u010900574·2022-11-03 09:02

TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比

Google近日发布了TensorFlow1.0候选版，这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。主流深度学习框架对比深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括T

xiaomin_____·2022-11-02 13:41

深度学习框架对比

深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、

nekobaobao·2022-11-02 13:40

李沐《动手学深度学习》学习笔记（5）第一章预备知识第三节线性代数

1.3线性代数1.3.1标量#标量由只有一个元素的张量表示frommxnetimportnp,npxnpx.set_np()x=np.array(3.0)y=np.array(2.0)x+y,x*y,x

Artificial Idiots·2022-11-01 19:38

TensorRT+图像分类：手动搭建AlexNet得图像分类---训练

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。

汤姆&·2022-10-31 03:29

Tensorflow,pytorch,Caffe,MXNet,PaddlePaddle,THeano算法框架哪家强？

深度学习平台介绍这里将详细介绍目前应用最广泛的7种深度学习平台(包括Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXNet、CNTK、Paddlepaddle、Darknet)的基本原理、主要特性和优势

翼达口香糖·2022-10-28 15:05

使用aws跑深度学习_亚马逊研究员手把手教你用AWS Batch玩转深度学习

亚马逊研究员ChrisBarclay介绍了一个训练卷积神经网络(LeNet)的示例，使用ApacheMXNet识别使用MNIST数据集的手写数字。

weixin_39811036·2022-10-28 07:00

ubuntu18下TensorRT加速YOLOV5推理（超详细）

支持诸多的AI框架，如Tensorflow，Pytorch，Caffe，MXNet等。可以通过以下链接进行TensorRT的下载安装，根据自己的cuda版本安装相对应的版本。

李柏霖·2022-10-26 07:25

Paper+Code的研究模式 (paperwithcode)

paperwithcode网站将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码（TensorFlow/PyTorch/MXNet/等）对应起来。

JuyongJiang·2022-10-24 18:48

视觉合集2

哈视觉也一起写了...偷懒基于mxnet的训练代码迁移到pytorch上和在yolov5的代码基础上验证了一些目标检测的想法一起发了在迁移mxnet训练代码的时候，很长一段时间结果都无法对齐，于是我不得不又重新认真的读了一下之前撸的

tt姐whaosoft·2022-10-23 14:28

Kubeflow：在Kubernetes上运行机器学习

各种AI公司或者互联网公司的AI部门都会尝试在Kubernetes上运行TensorFlow、Caffe、MXNet等等分布式学习的任务，这为Kubernetes带来了新的挑战。

qq_38478368·2022-10-21 07:26

目标检测算法——10种深度学习框架介绍

二、深度学习框架的优势二、介绍10种主流深度学习框架1.TensorFlow2.Keras3.Caffe4.PyTorch5.Theano6.CNTK7.MXNet8.PaddlePaddle9.Deeplearning4j10

加勒比海带66·2022-10-19 11:57

【公开课】李沐大佬：深度学习论文精读

他是硅谷华人技术人才，深度学习框架MXNet作者之一，也是《动手学深度学习》作者之一。2004年，李沐从计算机系ACM班毕业。上海交

机器学习算法与Python实战·2022-10-18 14:06

Keras的优缺点

后端支持Tensorflow,theano,mxnet,cntk.而且自定义层也比较好写。4、使用人群分布很广。深

weixin_33857230·2022-10-18 07:04

部署Pycharm+Docker进行深度学习

上一篇中我写了关于Docker的用法：Docker的常见用法接下来就开始用Pycahrm连接Docker了这里使用MXNet镜像1、拉取镜像dockerpullmxnet/python:1.3.1_gpu_cu80

Christine0·2022-10-09 10:41

Mxnet优化算法学习

一、梯度下降和随机梯度下降在深度学习里，目标函数通常是训练数据集中有关各个样本的损失函数的平均。设fi(x)是有关索引为i的训练数据样本的损失函数，n是训练数据样本数，x是模型的参数向量，那么目标函数定义为目标函数在x处的梯度计算为随机梯度下降（SGD）减少了每次迭代的计算开销。在随机梯度下降的每次迭代中，随机均匀采样的一个样本索引i∈{1,…,n}，并计算梯度∇fi(x)来迭代x而且，随机梯度∇

lesliezc·2022-10-01 08:58

深度学习梯度下降优化算法(AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam)（MXNet）

在深度学习优化算法之动量法[公式推导]（MXNet）中，动量法因为使用了指数加权移动平均，解决了自变量更新方向不一致的问题。

寅恪光潜·2022-10-01 08:27

深度学习优化算法之(小批量)随机梯度下降（MXNet）

随机梯度下降法(sgd)，我们在很久就介绍过，有兴趣的可以参阅或直接跳过，先看完这篇文章回过头来再熟悉以前的文章也可以。Python随机梯度下降法（一）https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/119950830Python随机梯度下降法（二）https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article

寅恪光潜·2022-09-26 16:39

MXNet的安装以及一些常见错误处理

MXNet是亚马逊使用的一个优秀的开源框架，能方便用到多GPU，功能强大，值得学习，本人是在已有Anaconda环境下安装，没有安装的也可以安装Miniconda，mini版本小很多，包含有conda软件包管理器和

寅恪光潜·2022-09-26 16:38

深度学习优化算法之动量法[公式推导]（MXNet）

我们在前面的文章中熟悉了梯度下降的各种形态，深度学习优化算法之(小批量)随机梯度下降（MXNet），也了解了梯度下降的原理，由每次的迭代，梯度下降都根据自变量的当前位置来更新自变量，做自我迭代。

寅恪光潜·2022-09-26 16:36

Tensorflow加载模型实现图像分类识别流程详解

比如Theano、Caffe、CNTK、MXnet、Tensorflow等。今天讲解的就是主角Tensorflow。

·2022-09-22 03:06

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