MXnet

YOLO v2的算法细节——以李沐的Gluon代码为例

领域算是比较有意思的一个分支，2017年CVPR上的YOLOv2对原来的YOLO算法进行了升级，论文本身包含较多的算法细节，可以先参考博客：YOLO9000算法详解，这里借助李沐的深度学习公开课中的代码（通过MXNet
AI之路·2020-08-18 03:22

【MXNet Gluon】模型训练使用多块显卡加速（multi-gpu)

【承接图像分类、检测、分割、生成相关项目，私信。】使用单块显卡时的代码：devices=mx.gpu(0)data=mx.nd.array(batch_data).as_in_context(devices)label=mx.nd.array(batch_label).as_in_context(devices)#更新生成器Gwithautograd.record():output=G(data)
穆友航·2020-08-18 00:19

【MXNet Gluon】自己动手实现fit函数，实现断点保存

【MXNetGluon】自己动手实现断点保存…用过caffe的炼丹师应该都知道，在用caffe训练模型时，可以通过命令行窗口提前终止训练过程，caffe会自动保存当前状态的参数，以供继续训练。
穆友航·2020-08-18 00:19

MXnet代码实战之正则化

关于正则化的一些思考机器学习的很多算法都是用多项式函数去逼近的。但是大家有没有产生疑问，为什么可以这样？这个时候只要我们想起伟大的泰勒公式，我想大家面对这个疑问心里就会舒坦很多，还记得我们在大学的时候学习高等数学当中的泰勒展开式，任何函数比如logx,lnx,1/x等等都可以用多项式去趋近。而不同的函数曲线其实就是这些基础函数的组合，自然也可以用多项式去趋近。好，但是当多项式的项数太多的时候，函数
AI小白入门·2020-08-17 23:26

深度框架 MXNet/Gluon 初体验

MXNet:Aflexibleandefficientlibraryfordeeplearning.这是MXNet的官网介绍，“MXNet是灵活且高效的深度学习库”。
SpikeKing·2020-08-17 21:35

mxnet gluon 教程速览

0什么是Gluon？1预备知识1.1NDArray1.2autograd自动求导2深度学习基础2.1线性回归2.2多分类逻辑回归2.3多层感知机2.4欠拟合与过拟合2.5正则化2.6dropout2.7正向传播与反向传播3Gluon使用基础3.1模型构造3.1.1使用block将模型定义一个类3.1.2Sequential与Block嵌套使用3.2模型初始化3.3自定义层3.4模型参数读写3.5g
bea_tree·2020-08-17 21:44

mxnet和gluon学习笔记二——mxnet，gluon构建网络的区别

mxnet，gluon构建网络的区别体现在4方面。下面以简单的dropout为例一一对比说明。
Yang He·2020-08-17 20:50

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·2020-08-17 20:07

MXNET深度学习框架-21-使用gluon的NiN(Network in Network)

我们通常所使用的卷积神经网络，它的结构一般是这样的【左图】（卷积工作做完了之后直接全连接），而另一个更自然的想法是这样的【右图】(卷积+全连接，之后又跟上卷积+全连接，俗称“网中网”)：不过这里可能会遇到一个难题，卷积是4D矩阵，全连接是2D矩阵，如果把4D转成2D，会导致全连接层有过多的参数，所以NiN提出只对通道层做全连接，并且像素之间共享权重来解决该问题。也就是说，我们使用kernel大小是
风极_陨·2020-08-17 19:42

Gluon使用

gluon是mxnet一个便于开发的框架，mxnet为了方便在工业界中使用好像集成了非常多框架，但是再深度学习和机器学习教程中很少看见到有importmxnet的，可能那些教程还是偏向于原理上的解释吧，
Jellyqin·2020-08-17 19:20

从零开始完整学习机器学习和深度学习，包括理论和代码实现，主要用到scikit和MXNet，还有一些实践（kaggle上的）

前言作为对2020.6一个月学习机器学习和深度学习的回顾和汇总从零开始完整学习传统机器学习和经典深度学习只需要python基础，最好有线性代数基础，没有也问题不大机器学习机器学习系列（一）numpy的使用机器学习系列（二）kNN（k近邻算法）会用到scikit机器学习系列（三）线性回归法，会用到scikit机器学习系列（四）梯度下降法机器学习系列（五）PCA（主成分分析）会用到scikit机器学习
思源湖的鱼·2020-08-17 17:08

Ubuntu 18.04 + mxnet-cu101+ CUDA 10.1 + Opencv-python 2.4

安装mxnetgpu版本注意事项必须要和cuda驱动版本一致！！！
chief_lin·2020-08-17 16:36

softmax实现cifar10分类

In[1]:%matplotlibinlinefrommxnet.gluonimportdataasgdatafrommxnetimportautograd,ndimportgluonbookasgbimportsysIn
weixin_34006965·2020-08-17 16:24

pyinstaller打包移植到别的电脑报错OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。

--------altgraph0.15certifi2018.4.16chardet3.0.4future0.16.0GDAL2.2.4graphviz0.8.4idna2.6macholib1.9mxnet-cu901.3.0b20180724
宵蓝·2020-08-17 15:20

深度学习详细课程

深度学习的前生今世、发展趋势4，人工神经网络、前馈神经网络、BP算法、Hessian矩阵、结构性特征表示二、深度学习DeepLearning基本框架结构1，Caffe2，Tensorflow3，Torch4，MXNet
wanglinfeng01·2020-08-17 15:31

numpy使用GPU加速

minpy是基于mxnet进行运算的，所以需要安装mxnet,官方链接添
黑条纹的白斑马·2020-08-17 15:41

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块

安装mxnet时报错：File"D:\anaconda\lib\site-packages\mxnet\base.py",line213,in_LIB=_load_lib()File"D:\anaconda
像阳光，像春天·2020-08-17 14:13

mxnet NDArray

importmxnetasmximportpickleaspklimportnumpyasnpimportmath#createa1-dimensionalarraywithapythonlistdefdemo1
龚慧林·2020-08-17 11:00

numpy实现简单的二层网络------前向和反向传播

会推导神经网络的前向和反向传播是深度学习的基础，也许大家在实验使用Tensorflow框架，只需要调用某一个损失函数，传入参数就可以得到损失，或者Mxnet框架，你都不需要调用任何函数，给个标志就可以了
还长不胖·2020-08-17 03:13

Faster R-CNN改进篇（二）： RFCN ● RON

@改进1：RFCN论文：R-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks【点击下载】MXNet代码：【Github】一.背景介绍
linolzhang·2020-08-16 19:55

使用tensorflow搭建深层神经网络

6在吴恩达老师的《深度学习》第二课第三周的课程中，提及到了多种深度学习框架，包括caffe/caffe2，CNTK，DL4J，Keras，Lasagne，mxnet，paddlepadle，tensorflow
冲动老少年·2020-08-16 15:31

图像分类数据集（Fashion-MNIST）

1.1获取数据集首先导入需要的包和模块In[1]:%matplotlibinlineimportgluonbookasgbfrommxnet.gluonimportdataasgdataim
数据分析狮小z·2020-08-16 05:33

R语言神经网络keras,tensorflow,mxnet

library(keras)#loadingthekerasinbuiltmnistdatasetdata%layer_dense(units=784,input_shape=784)%>%layer_dropout(rate=0.4)%>%layer_activation(activation='relu')%>%layer_dense(units=10)%>%layer_activation(
Blackrosetian·2020-08-16 05:31

查找论文对应开源代码的神器(Papers with Code)

Reddit用户rstoj做了一个网站，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。
睿享智能联盟·2020-08-16 02:16

装mxnet出现的问题

装完cuda和cudnn后，安装mxnet-cu91后，importmxnet的时候报错libcudart.so.9.1:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory
Innse·2020-08-16 01:05

mxnet 中 cannot find -lcblas问题

编译出现题目中的问题后，开始以下工作：1.确保机器上安装了gfortran编译器，如果没有安装的话，可以使用sudoapt-getinstallgfortran2.下载blas,cblas,lapack源代码，这些源码都可以在http://www.netlib.org上找到，下载并解压。这里提供我安装时的下载链接http://www.netlib.org/blas/blas.tgzhttp://w
AllyLi0224·2020-08-15 21:57

Horovod分布式深度学习训练框架

文|Seraph01|Horovod介绍Horovod是一个分布式训练框架（针对TensorFlow/Keras/PyTorch/MXNet)。Horovod目标是使分布式深度学习更快更简单地使用。
ME_Seraph·2020-08-15 07:04

【3DFR Python】convertDepth2Normal：从深度图计算法向图

功能说明：输入单通道深度图像，输出三通道法向图像结果展示：Python版代码实现：importcv2importnumpyasnpimportmxnetasmxdefdepth2normal(depth
穆友航·2020-08-15 02:58

『开发技术』MXNet中np.array与ndarray相互转换

0.背景介绍在MXNet中，NDArray是一个类，也是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现NDArray和NumPy的多维数组非常类似。
xiaosongshine·2020-08-14 22:45

使用MXNet的NDArray来处理数据

NDArray.ipynbNDArray介绍机器学习处理的对象是数据，数据一般是由外部传感器（sensors）采集，经过数字化后存储在计算机中，可能是文本、声音，图片、视频等不同形式。这些数字化的数据最终会加载到内存进行各种清洗，运算操作。几乎所有的机器学习算法都涉及到对数据的各种数学运算，比如：加减、点乘、矩阵乘等。所以我们需要一个易用的、高效的、功能强大的工具来处理这些数据并组支持各种复杂的数
weixin_33696822·2020-08-14 20:33

MxNet与numpy 的ndarray区别

NDArrayAPINDArray程序包(mxnet.ndarray)包含类似于numpy.ndarray的张量计算包.它的语法很相近,除了增加了一些处理I/O和多设备的调用.CreateNDArray
tealex·2020-08-14 19:26

ONNX简介

它使得不同的人工智能框架（如Pytorch,MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊，Facebook和IBM等公司共同开发
贺二公子·2020-08-14 17:22

a_func_a_day_in_python_numpy.ndarray与mxnet.ndarray.NDArray的转换

a_func_a_day_in_python_numpy.ndarray与mxnet.ndarray.NDArray的转换标签：a_func_a_day_in_python0.简介numpy.ndarray
胡豆豆爱学习·2020-08-14 15:11

channel通道数与卷积层

在一般的深度学习框架的conv2d中，如tensorflow、mxnet，channels都是必填的一个参数。channels该如何理解？先看一看不同框架中的解释文档。
小清新嘻嘻无敌·2020-08-14 07:23

Mxnet/Gluon学习系列（二）—— mxnet中的延迟执行

龟龟是最可爱的小猫咪Mxnet中的延迟执行importnumpyasnpimporttimeimportmxnet.ndarrayasndprint("===============startusingmxnetndarray
TurtleMeow·2020-08-13 23:11

mxnet/gluon学习系列（一）训练结构概览

龟龟是最可爱的小猫咪Gluon训练一个网络的结构概览从下面一段代码中可以看到gluon定义及训练一个网络的基本过程frommxnetimportndfrommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportgluonfrommxnetimportautogradclassNet
TurtleMeow·2020-08-13 23:11

gluon学习系列（三）—Dataset类和DataLoader类

龟龟是最可爱的小猫咪Gluon使用dataset和dataloader来进行数据的加载和遍历Dataset类mxnet.gluon.data是gluon的数据加载APImxnet.data.vision
TurtleMeow·2020-08-13 23:11

在云服务器上部署深度学习的参考资源链接收集【随意整理，很乱】

Jupyter-知乎-知乎专栏在阿里云容器服务上运行基于TensorFlow的Alexnet在阿里云上两分钟玩转AlextNet阿里云使用笔记（一）：从零开始配置阿里云GPU服务器训练深度学习模型云上MXNet
wshdkf·2020-08-13 23:12

有基础（Pytorch/TensorFlow基础）mxnet+gluon快速入门

importnumpyasnpimportmxnetasmximportlogginglogging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)#loggingtostdoutmxnet
月见樽·2020-08-13 22:25

#track#: MXNet中faster R-CNN (2),proposal Op与ground truth 的处理

突然不知rcnn怎么操作的了，花些时间看看程序，mxnet非官方正式版的程序看起来很紧致,nice。
weixin_30954607·2020-08-13 21:39

《动手学深度学习》-学习笔记-4.2. 模型参数的访问、初始化和共享 search Search 快速搜索

《动手学深度学习》-学习笔记-4.2.模型参数的访问、初始化和共享searchSearch快速搜索课后练习1问题：查阅有关init模块的MXNet文档，了解不同的参数初始化方法。
机器视觉-zjuer·2020-08-13 20:00

Faster RCNN代码详解（一）：算法整体结构

本系列博客介绍FasterRCNN算法的细节，以MXNet框架的代码为例。
AI之路·2020-08-13 20:29

[转载] TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个开源库对比

TensorFlow刚出的那段时间，简单对比过TensorFlow、MXNet、caffe三个框架，有些看法可能也不够准确，到了今天，Tenso
sandy_fy·2020-08-13 19:33

mxnet环境搭建问题总结

为了跑maskrcnn搭建mxnet，gayhub地址如下：https://github.com/TuSimple/mx-maskrcnn源码编译安装参照如下官网：https://mxnet.incubator.apache.org
CaptainSilly·2020-08-13 18:52

安装mxnet+显卡驱动+cuda9.1+cudnn7.1

操作系统：ubuntu16.04GPU：GTX1080一、安装显卡驱动1.首先查看GPU版本信息$lspci|grep-invidia2.验证自己的Linux版本是否支持CUDA(Ubuntu16.04和Ubuntu17.04都支持)$uname-m&&cat/etc/*release3.验证是否安装gcc$gcc--version如果没有则输入$sudoapt-getinstallgcc下载4.
LanY_XY·2020-08-13 17:00

第三章第二节 模型参数的访问、初始化和共享

与之前不同的是，在这里我们从MXNet中导入了init模块，它包含了多种模型初始化方法。3.2.1访问
dongyunchao123·2020-08-13 13:35

深度学习pytorch_选择PyTorch进行深度学习的5个理由

但是为什么要选择使用PyTorch，而不是其他框架，如MXNet，Chainer或TensorFlow？让我们看一下构成PyTorch充分理由的五个原因。
cxq8989·2020-08-13 13:58

在mnist上尝试triplet loss (mxnet)

tripletlossTripletLoss损失函数在mnist上做相似度计算tripletloss的核心包括三个部分anchor/positive/negative代表三个输入图，尺寸相同，训练的目标是令anchor和positive距离最小化，同时anchor和negative距离最大化。以FaceRec为例，anchor和positive一般来自同一个人，而negative属于不同的另一个人
z0n1l2·2020-08-12 14:41

TensorFlow、MXNet、Keras如何取舍？ 常用深度学习框架对比

作者简介魏秀参，旷视科技Face++南京研究院负责人。南京大学LAMDA研究所博士，主要研究领域为计算机视觉和机器学习。在相关领域顶级国际期刊如IEEETIP、IEEETNNLS、MachineLearningJournal等和顶级国际会议如ICCV、IJCAI、ICDM等发表论文十余篇，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。著有《解析深度学习——卷积神经网络原理与视觉实践》一书。曾获CVPR2
高可用架构·2020-08-12 14:04

自有数据集上,如何用keras最简单训练YOLOv3目标检测

本来笔者看到mxnet/gluoncv有yolov3的自训练，而且Mxnet还进行一定改进把精度提升了不少，还欢欣鼓舞的去尝试，但是一旦遇到坑，基本没法解决。。社区人太少，搜不到前
悟乙己·2020-08-12 10:25
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