MXnet

深度GPU环境，tensorflow/pytorch/mxnet的pip安装，非源代码编译，基于cuda10/cudnn7.4.1/ubuntu18.04.md

os安装目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04,16.04这种lts，推荐使用18.04版本。非lts的版本一般不推荐。Windows倒是也能用来装深度GPU环境，但是Windows上的问题实在太多了，而且很多都是跟环境相关的，不具备普遍性，解决了也没有意义。所以真心不推荐Windows环境。这里需要注意的是，ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别，自己用的话，
dwSun·2020-07-12 15:40

如何用一套引擎搞定机器学习全流程？

其中TensorFlow，PyTorch，MXNeT作为广泛使用的框架更是备受瞩目。在将深度学习应用于实际业务的过程中，往往需要结合数
Ververica·2020-07-12 14:58

深度学习系列（九） 计算机视觉之模型泛化能力（图像增广和微调） 2020.6.26

前言前面学习了深度学习的经典模型和一些优化本节开始学习深度学习在计算机视觉领域的应用本节先学习两个提升模型泛化能力的方法图像增广微调1、图像增广图像增广对训练图像做⼀系列随机改变产⽣相似但⼜不同的训练样本扩⼤训练数据集的规模实现importd2lzhasd2limportmxnetasmxfrommxnetimportautograd
思源湖的鱼·2020-07-12 14:12

ubuntu 16.04 安装MXNet GPU

一定注意显卡驱动，cuda，cudnn，mxnet版本一定要一致！！！！！！！！！！！！！！！！看mxnet已给出说明，建议anaconda2下建立虚拟
胥洪利·2020-07-12 12:31

mxnet——模型加载与保存

一、加载模型与pretrain模型network相同#loadingpredictmoduledata_shape_G=96Batch=namedtuple('Batch',['data'])sym,arg_params,aux_params=mx.model.load_checkpoint(prefix=r"~/meh_cla",epoch=2)train,val=get_iterators(b
Robin Don·2020-07-12 12:16

Anaconda虚拟环境mxnet下安装gluoncv

condainfo--envs#condaenvironments:#base*/home/yuyang/anaconda3caffe/home/yuyang/anaconda3/envs/caffemxnet
沧海二阳·2020-07-12 10:14

MXNet之Kaggle猫狗分类实战

dogsVScats1.数据准备2.训练模型2.1基础训练2.2对比实验(无数据增强)2.3对比实验(不用预训练模型)2.4对比实验(改变学习率)2.5对比实验(固定部分参数训练)3.测试模型此项目是kaggle大赛的经典项目.通过对比实验验证数据增强对降低模型过拟合风险的作用.对预训练模型进行微调达到加快模型收敛的效果.对比不同初始学习率,固定部分参数层对模型训练过程的影响1.数据准备下载cat
沧海二阳·2020-07-12 10:14

MXNet之网络结构搭建

Pooling)5.全连接层(FullyConnected)6.损失函数层7.通道合并层(concat)8.逐点相加层(element-wise-sum)1.卷积层(Convolution)importmxnetasmxinput_data
沧海二阳·2020-07-12 10:14

机器学习框架MXnet安装步骤

安装环境：redhat7.1+vmw安装步骤：#Installgitifnotalreadyinstalled.sudoyum-yinstallgit-all#Clonemxnetrepository.Interminal
狂风起·2020-07-12 07:21

tensorflow 从入门到上天教程一

MXNet是一个全功能,灵活可编程和高扩展性的深度学习框架，可能学术上用的比
相太阳·2020-07-12 05:35

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。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。
2014wzy·2020-07-12 04:39

win10x64 编译 mxnetWithGPU

而且需要配置环境变量,具体查看FindOpenblas.cmakes(openblas依赖lapack,而lapack依赖于cygwin的一些dll,这些必须加入环境路径中,否则后续会出现importmxnet
lcmssd·2020-07-12 03:22

李沐等：MXNet设计和实现简介

MXNet设计和实现简介声明：本文经作者同意转载。
南山牧笛·2020-07-12 03:31

git命令－切换分支

主要命令如下：1.查看远程分支$gitbranch-a我在mxnet根目录下运行以上命令：~/mxnet$gitbranch-a*masterremotes/origin/HEAD->origin/masterremotes
Zebul博·2020-07-12 03:21

windows下编译深度学习框架mxnet并使用C++训练模型

大多数情况下，mxnet都使用python接口进行深度学习程序的编写，方便快捷，但是有的时候，需要把机器学习训练和识别的程序部署到生产版的程序中去，比如游戏或者云服务，此时采用C++等高级语言去编写才能提高性能
踏莎行hyx·2020-07-12 02:47

如何在MXNet中使用channel Dropout (Dropout2d)

然而在MXNet中可能略显麻烦。查阅MXNet文档并不能直接找到所需的信息，因为Dropout模块被定义为了最基础版本的、随机drop数组中任意元素的功能。唯一可能与需求相关的参数’axes’，其定义
KFXW·2020-07-12 01:44

Windows10下源码编译MXNet C++ api with MKL

在上一篇《Windows10下源码编译MXNetC++apiwithOpenBlas》文章说到可以用Openblas编译生成libmxnet，说实话，以我个人感觉，难度要稍大一些。
丝贝视像-高精度计算机视觉·2020-07-12 00:32

玩转OpenVINO之一：cpp samples和demo的编译

原来还想写个源码解析什么，但Optimizer代码才看了一点就觉得这事该免了，暂时不打算细写了，主要原因是代码量比pytorch/mxnet等这些框架还要大，而且各个模块之间关系复杂，不是一朝半天能说明白的
丝贝视像-高精度计算机视觉·2020-07-12 00:32

神经网络的三种可视化方法——使用keras和MXNet(gluon)实现

神经网络的三种可视化方法——用keras和MXNet(gluon)实现目录神经网络的三种可视化方法——用keras和MXNet(gluon)实现概述keras实现keras特征图可视化keras可视化滤波器
TomMao23·2020-07-11 18:45

mxnet convert to tensorflow

mxnetconverttotensorflow参考链接:[https://github.com/microsoft/MMdnn]第一步：下载最新的mmdnn版本pipinstall-Ugit+https
Quark30·2020-07-11 17:45

pyinstaller打包mxnet框架项目

pyinstaller打包mxnet框架项目1、安装pyinstallerpipinstallpyinstaller2、了解pyinstaller参数https://blog.csdn.net/BearStarX
沐依·2020-07-11 16:50

Matlab深度学习——入门

使用应用程序和可视化工具创建、修改和分析深度学习架构使用应用程序预处理数据，并自动对图像、视频和音频数据进行真值标注在NVIDIA®GPU、云和数据中心资源上加速算法，而无需专门编程与基于TensorFlow、PyTorch和MxNet
longlongsvip·2020-07-11 11:10

mxnet 运行自己的数据

article/details/50037273http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/50266739第一个博客讲的很详细，第二个博客作为补充mxnet
GZGlenn·2020-07-11 08:40

MXNet中依赖库介绍及简单使用

MXNet是一种开源的深度学习框架，核心代码是由C++实现，在编译源码的过程中，它需要依赖其它几种开源库，这里对MXNet依赖的开源库进行简单的说明：1.OpenBLAS：全称为OpenBasicLinearAlgebraSubprograms
fengbingchun·2020-07-11 05:18

使用opencv-dnn移植caffe-model到安卓手机上

opencv3.3.0+添加了dnn模块，支持常用的深度学习框架，如caffe、tf、torch、mxnet等，本博客主要是使用opencv的dnn模块，移植训练好的caffemodel到安卓手机上，主要参照官放教程
Evans_fly·2020-07-11 02:20

run_glue.py微调脚本代码

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）run_glue.py微调脚本代码python命令执行run_glue.py模型微调文件进行微调模型微调脚本文件
あずにゃん·2020-07-10 20:45

OpenCV：人脸检测、Haar特征分类器、OpenCV中自带已训练好的检测器

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）案例:人脸案例学习目标了解opencv进行人脸检测的流程了解Haar特征分类器的内容
あずにゃん·2020-07-10 20:45

目标分割：SegNet、U-Net

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）6.3SegNet与U-Net学习目标目标说明SegNet的算法结构掌握SegNet
あずにゃん·2020-07-10 20:45

目标检测 Mask RCNN

facebookresearch/Detectron二.Tensorflow:CharlesShang/FastMaskRCNN三.KerasandTensorFlow:matterport/Mask_RCNN四.MXNet
alxe_made·2020-07-10 16:27

OpenCV：python调用摄像头同时使用OpenCV中自带已训练好的检测器来检测实时图像中的人脸和眼睛

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）importnumpyasnpimportcv2importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt
あずにゃん·2020-07-10 15:05

Java 多进程、多线程、多线程中的共享变量的安全问题、同步锁、线程同步、ThreadLocal

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）多进程、多线程、多线程中的共享变量的安全问题、同步锁、线程同步、ThreadLocalJava
あずにゃん·2020-07-10 15:39

Kudu Java API 条件查询

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）大数据组件使用总文章Impala操作/读写Kudu，使用druid连接池Kudu
あずにゃん·2020-07-10 15:39

TX2 安装jupyter。出错error: command 'aarch64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1

安装jupyter的原因是，我需要TX2上安装MXnet框架的依赖。
漂洋过海的油条·2020-07-10 09:00

(一)Vmware搭建DPDK测试平台

关机状态下新增两块网卡修改虚拟机配置：修改文件：DPDK-FWD.vmxhpet0.present="true"numa.vcpu.maxPerVirtualNode="1"ethernet1.virtualDev="vmxnet3
weixin_30859423·2020-07-10 07:32

Mask RCNN 算法笔记

论文：MaskRCNN论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.06870官方代码链接：https://github.com/facebookresearch/DetectronMXNet
AI之路·2020-07-10 05:07

Pytorch实战语义分割（VOC2012）

本文参照了《动手深度学习》的9.9、9.10章节，原书使用的是mxnet框架，本文改成了pytorch代码。
inicho·2020-07-10 00:54

gluon源码分析3

这里是用户写模型要交互的类，gluon定义了forward等一些重要函数，变量都定义在这，比如forward接口函数，梯度，weight等等第四部分运行时，gluon定义了自动求导等等，在这里gluon和原生mxnet
迷途的Go·2020-07-09 18:20

图森面试官| 图森未来首席科学家王乃岩：播下去的种子，早晚会开花

除此以外，他的名字后面还经常和“深度学习应用于目标追踪领域全球第一人”、“2014GooglePhDFellow计划入选者“、”MXNet核心开发者“等等联系在一起。
AI科技大本营·2020-07-09 15:25

GluonTS 快速预测时间序列

目录头文件1、定义数据集2、构建简单前馈网络（MLP）进行预测3、训练完成之后对测试数据预测进行评估4、对结果进行画图展示5、训练代码头文件importmxnetasmxfrommxnetimportgluonimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportjsonfromgluonts.dataset.common
1 每逢大事有静气·2020-07-09 12:38

GluonTS 自定义模型预测时间序列

，自定义深度神经网络（隐藏层为【40,40】的MLP）2、继承MyTrainNetwork，构建预测类3、继承GluonEstimator类，实现自定义的训练器4、预测、评估、可视化头文件importmxnetasmxfrommxnetimportgluonimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplot
1 每逢大事有静气·2020-07-09 12:38

用滴滴云Notebook快速上手PyTorch-MNIST手写体数字识别

本文使用滴滴云Notebook作为开发环境，滴滴云Notebook服务集成了CUDA、CuDNN、Python、TensorFlow、Pytorch、MxNet、Keras等深度学习框架，无需用户自己安装
涛涛北极星·2020-07-09 10:58

Adaboost 人脸检测：Haar特征及积分图、分类器的级联

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）人脸识别功能实现的原理介绍与算法介绍人脸识别：人脸数据集Adaboost人脸检测
あずにゃん·2020-07-09 06:01

召回模块：用户推荐逻辑完善

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）2.6用户推荐逻辑完善学习目标目标了解用户推荐缓存获取逻辑知道用户行为数据读取操作应用应用完成用户推荐缓存获取代码应用完成用户行为数据
あずにゃん·2020-07-09 06:29

spark提交命令 spark-submit 的参数 executor-memory、executor-cores、num-executors、spark.default.parallelism分析

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）Impala操作/读写Kudu，使用druid连接池Kudu原理、API使用、
あずにゃん·2020-07-09 06:29

Word2Vec与文章相似度

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）2.7Word2Vec与文章相似度学习目标目标知道文章向量计算方式了解Word2Vec
あずにゃん·2020-07-09 06:29

把java项目打包为jar包、war包

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）其他文章参考链接springboot启动命令行传参Eclipse创建Maven
あずにゃん·2020-07-09 06:29

CDH优化

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）总帖：CDH6系列（CDH6.0、CHD6.1等）安装和使用  1.MapReduceshuffle
あずにゃん·2020-07-09 06:29

CDH 6 的使用（hadoop ha、yarn ha）

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）总帖：CDH6系列（CDH6.0、CHD6.1等）安装和使用1.每台机器：根据
あずにゃん·2020-07-09 06:29

排序模块：泛娱乐特征工程与模型代码构建

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）3.2泛娱乐特征工程与模型代码构建学习目标目标说明泛娱乐推荐系统的特征工程过程应用应用完成泛娱乐推荐系统
あずにゃん·2020-07-09 06:29

排序模块：模型选择与原理

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）3.1模型选择与原理学习目标目标了解推荐系统CTR模型的发展历史说明Wide&
あずにゃん·2020-07-09 06:29
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