MXnet

MXNET深度学习框架-28-SSD(单发多框检测器)目标检测

有关SSD的基本原理本文不做多余的赘述，具体参考其他大神的博文，如：目标检测之SSD本章我们利用SSD来检测图片中的皮卡丘：mxnet中已经有一个皮卡丘的检测数据集，下面对它进行下载：#下载皮卡丘数据集
风极_陨·2022-12-03 07:28

理解CNN中的通道 channel

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。
dfql83704·2022-12-03 06:56

【CNN系列】理解CNN中的通道 channel

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。
XYKenny·2022-12-03 06:56

AWS还推出机器学习Trainium芯片

AWS宣布推出AWSTrainium，这是专门用于训练机器学习模型的下一代定制芯片，同时AWS还承诺通过对TensorFlow、PyTorch和MXNet的支持，可以提供比任何竞争对手更高的云服务性能。
Charles·S·2022-12-02 23:44

MXNet通过fine-tune VGG网络对Cifar-10分类

MxNet中通过mx.gluon.model_zoo.vision下载的pre-trained模型是在imagenet1k上训练的，本文就使用下载的预训练模型通过fine-tune对Cifar-10进行分类
傻神妮妮·2022-12-02 20:55

import mxnet 报错

importmxnet时报错：OSError:libcudart.so.8.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory原因：电脑上安装了多个版本
傻神妮妮·2022-12-02 20:55

MXNET下载训练好的模型

MXNet中有很多训练好的模型，直接在网页上下载一直报错，后来在https://github.com/apache/incubator-mxnet/blob/master/example/image-classification
傻神妮妮·2022-12-02 20:25

Fashion-mnist数据的读取与保存

%matplotlibinlineimportd2lzhasd2lfrommxnet.gluonim
irober·2022-12-02 19:24

agender-mxnet 进行tensorrt部署遇到问题(已解决)

1.首先进行trtexec进行转换（默认已经安装tensorrt）首先进行exportPATH=/tensorrt路径/bin:$PATH#这行防止使用trtexec指令系统显示找不到指令trtexec--onnx=文件.onnx--saveEngine=保持名称.engine--verbose--onnx=\#指定onnx模型文件--minShapes=input:\#最小的batchsizex
knighthyyyyyy·2022-12-02 14:59

基于onnx的人脸识别

基本出发点是想做一个C++版本的人脸识别，而caffe的C++库，或mxnet的C++库等，暂时还不会编译，而之前基于onnxruntime搞过一个项目，对这个库稍微了解一些，所以尽量采用onnx搞定全部功能核心的识别是基于
zhqh100·2022-12-02 06:30

七个研究生必备高效科研网站

、EndNote七、DeepL翻译一、PapersWithCodeReddit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
shy~·2022-12-01 18:32

开源人脸识别项目insightface_pytorch

准确度差了不少人脸对齐：由原来的DenseU-Net改成了MTCNN人脸识别：当前可以支持mobilefacenet和resnet50-irse两种*提供了一个demo用于实现人脸实时识别*提供了数据转换模块，用于将MXNET
我是谁？？·2022-12-01 17:05

python下mxnet 编译安装遇到问题汇总（一）

首先说一下为什么编译安装通过pipinstallmxnet安装遇到Illegalinstruction(coredumped)已经过一番查找，原来是因为服务器cpu指令集sse不支持，mxnetpip安装支持编码集是
jinhao_2008·2022-12-01 13:03

【Linux Mint 深度学习开发环境搭建】多深度学习框架融合环境

深度学习开发环境搭建之多深度学习框架融合环境文章目录系列文章目录前言一、搭建步骤(1)拉取合适的基础镜像(2)安装anaconda(3)安装pytorch环境(4)安装tensorFlow(5)安装caffe(7)安装mxnet
PellyKoo·2022-11-30 23:41

APG(Accelerate Proximal Gradient)加速近端梯度算法 和 NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器原理 (二)

11)推导引用前言近期在阅读Data-DrivenSparseStructureSelectionforDeepNeuralNetworks论文时，用到里面APG-NAG相关优化器的知识，原论文方法采用mxnet
等待戈多。·2022-11-30 20:12

Pytorch数据操作

无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和T
Sonhhxg_柒·2022-11-30 17:28

语音识别入门必备技能工具

常用的深度学习算法，包括cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC有经验;2.框架:熟悉至少一种深度学习框架，包括kaldi,tensorflow,caffe,mxnet
QuietNightThought·2022-11-30 15:29

MXNet报错： ImportError: cannot import name _LIB

参考：importmxneterror:ImportError:cannotimportname_LIB，ImportError:cannotimportnameUnion_城俊BLOG的博客-CSDN
qq_44716044·2022-11-30 14:49

from mxnet import np，报错提示error: legacy-install-failure× Encountered error while trying to install

1、pipinstallmxnet，失败，提示：Nomodulenamed'numpy.distutils.
lleen-Lee·2022-11-30 14:48

.╰─＞ numpy——下载mxnet

安装mxnet库遇到此问题可安装vc++buildtoolsMicrosoftC++生成工具-VisualStudio下载完成后勾选使用C++的桌面开发下载完成后运行，再到cmd下载mxnet就可以了
新旺专注·2022-11-30 14:48

conda env create -f environment.yml

可自行修改）：打开AnacondaPrompt，cd到该文件所在目录下，运行condaenvcreate-fenvironment.yml就会创建一个名为es3的环境，python版本3.6，并在环境中安装：mxnet-cu113
草古·2022-11-30 11:13

【从零开始学TVM】三，基于ONNX模型结构了解TVM的前端

其实在TVM中支持编译多种目前主流的深度学习框架如TensorFlow，Pytorch，MxNet等，其实它们的前端交互过程和本文介绍的ONNX也大同小异，希望对TVM感兴趣的读者在阅读这篇文章之后对
just_sort·2022-11-30 03:12

MXNet转onnx问题点记录

MXNet转onnx问题点记录MXnet转onnx时碰到的问题记录主要问题总结MXnet转onnx时碰到的问题记录最近将mxnet转onnx时碰到很多问题，在查找过程中发现解决方法，特记录下；转换过程主要参考如下链接中的解决方法
zhaokai5·2022-11-28 13:43

onnx模型部署 python_ONNX 介绍及TensorRT部署

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
weixin_39768247·2022-11-28 12:24

基于Mxnet实现GAN-CycleGAN【附部分源码】

文章目录前言一、CycleGAN是什么二、代码实现1.引入库2.网络构建3.数据加载器4.模型训练1.优化器设置2.损失函数定义3.循环训练4.模型保存5.模型预测三、函数主入口四、训练效果展示前言本文基于Mxnet
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:17

基于Mxnet实现语义分割-整体多模型【完整、附部分源码】

文章目录前言语义分割发展史及意义一、数据集的准备二、基于Mxnet的语义分割框架构建1.引入库2.CPU/GPU配置3.数据标准化4.解析数据集到列表中JSON格式Label图像的标注格式5.设置数据迭代器
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:17

基于Mxnet实现实例分割-MaskRCNN【附部分源码】

文章目录前言一、什么是实例分割二、数据集的准备1.数据集标注2.VOC数据集转COCO数据集三、基于Mxnet搭建MaskRCNN1.引入库2.CPU/GPU配置3.获取训练的dataset1.coco
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:47

基于Mxnet实现目标跟踪SMOT【附部分源码】

文章目录前言一、多目标定位的类的实现二、引入SMOT跟踪类三、调用方式效果图：前言本文基于Mxnet实现SMOT，多目标跟踪算法，这里先使用COCO数据集的目标检测检测对象，然后在使用SMOT进行目标跟踪一
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:47

基于MxNet实现目标检测-YoloV5【附部分源码及模型】

工程目录结构如下1.导入库2.配置GPU/CPU环境3.数据加载器4.模型构建5.模型训练1.学习率设置2.优化器设置3.损失设置4.循环训练6.模型预测四、算法主入口五、训练效果展示前言  本文主要讲解基于mxnet
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:46

基于MxNet实现目标检测-CenterNet【附部分源码及模型】

工程目录结构如下1.导入库2.配置GPU/CPU环境3.数据加载器4.模型构建5.模型训练1.学习率设置2.优化器设置3.损失设置4.循环训练6.模型预测四、算法主入口五、训练效果展示前言  本文主要讲解基于mxnet
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:16

基于MxNet实现目标检测-YoloV4【附部分源码及模型】

工程目录结构如下1.导入库2.配置GPU/CPU环境3.数据加载器4.模型构建5.模型训练1.学习率设置2.优化器设置3.损失设置4.循环训练6.模型预测四、算法主入口五、训练效果展示前言  本文主要讲解基于mxnet
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:16

Yolov3(Mxnet)更改基础网络为mobilenetv3

Mxnet中的Gluoncv提供darknet53和mobilenetv1的Yolov3，由于model_zoo中有很多写好的分类模型，因此可以快速地为Yolov3更换基础网络。
snow6666667·2022-11-28 01:46

基于MxNet实现目标检测-YoloV3【附部分源码及模型】

文章目录前言目标检测发展史及意义一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、网络结构的介绍三、代码实现0.工程目录结构如下1.导入库2.配置GPU/CPU环境3.数据加载器4.模型构建YoloV3-tinyYoloV35.模型训练1.学习率设置2.优化器设置3.损失设置4.循环训练6.模型预测四、算法主入口YoloV3-tinyYoloV3五、训练效果
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:10

基于Mxnet实现MTCNN人脸识别【附部分源码】

文章目录前言一、MTCNN二、代码实现1.引入库2.函数定义nmsPNet处理代码RNet处理代码ONet处理代码LNet处理代码效果前言本文基于MxNet实现人脸识别，使用算法MTCNN一、MTCNN
爱学习的广东仔·2022-11-28 01:10

From d2l import torch as d2l 报错

其实这句代码就是把torch.py这个文件导入进来，里面都是一些常能用到的函数，因为是pytorch框架，所以我们导入的文件是torch.py如果你使用的是其他的框架，比如Mxnet，name你就
吾心即宇宙·2022-11-27 15:26

mxnet环境安装

安装指导：GetStarted|ApacheMXNet根据自身电脑配置与语言环境选择安装方式pipinstallmxnet我输入该行命令时候安装报错原因是python版本过高查看下自身的python版本
这也是计划的一部分·2022-11-27 12:51

TensorRT Developer Guide - chapter 1

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。
cdknight_happy·2022-11-27 04:15

Pytorch,Tensorflow Autograd/AutoDiff nutshells: Jacobian,Gradient,Hessian,JVP,VJP,etc

Pytorch,TensorflowAutograd/AutoDiffnutshells:Jacobian,Gradient,Hessian,JVP,VJP,etcPytorch，MXNet,Tensorflow
apche CN·2022-11-27 04:29

from_logits

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）tensorflow2.0画出model网络模型的拓扑图tensorflow2.0
あずにゃん·2022-11-27 01:53

java使用minist手写数据集,用滴滴云Notebook快速上手PyTorch-MINIST手写体

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
可可子姐姐教英语·2022-11-26 21:56

大学计算机AI学习初步规划 202204

大学计算机AI学习初步规划202204人工智能领域的前沿技术研究1、机器学习、深度学习、语义分析、NLPTensorFlow\Scikit-learn\Pytorch\MXNET\Caffe，CNN/RNN
fancyhf·2022-11-26 14:56

yolov5实践教程 | 关于在yolov5上验证一些不成熟的想法

导读作者说最近没有业务压力，于是做了两件事：一是把基于mxnet的训练代码迁移到pytorch上，二是在yolov5的代码基础上验证了一些关于目标检测的想法。
芒果汁没有芒果·2022-11-26 12:05

万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

Matplotlib统计可视化之Seaborn交互可视化之Bokeh炫酷可视化之PyEcharts机器学习之Sklearn深度学习之TensorFlow深度学习之Keras深度学习之PyTorch深度学习之MXnetMatplotlib
flyfor2013·2022-11-25 22:52

Pytorch模型转onnx、caffe、TorchScript通用代码，onnx模型推理

前言训练好的模型需要移植到ncnn、mnn、tensorrt、tnn、openvino等前向推理框架上部署一、模型转onnx不管是tensorflow、pytorch、mxnet部署时移植到目标框架，那么先将模型转成
songlixiangaibin·2022-11-25 18:50

深度学习高能干货：手把手教你搭建MXNet框架

导读：相信很多程序员在学习一门新的编程语言或者框架时，都会先了解下该语言或者该框架涉及的数据结构，毕竟当你清晰地了解了数据结构之后才能更加优雅地编写代码，MXNet同样也是如此。
大数据v·2022-11-25 16:02

Jupyter notebook中添加虚拟环境、代码提示，虚拟环境中添加mxnet库，安装pytorch

1.先创建虚拟环境如果你已经创建过虚拟环境可忽略，可以从你安装anaconda位置中envs文件夹查看，也可以在终端输入condaenvlist进行查看，如下图图片中的mxnet就代表我创建的虚拟环境。
一个啥也不懂的青年·2022-11-25 15:15

动手学深度学习——数据操作之ndarray与tensor间的转换

为什么可以转换无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为tensor）都与Numpy的ndarray类似。
时生丶·2022-11-25 14:13

ubuntu 配置cuda+mxnet+jupyter+pytorch+tensorflow

目录1.安装NVIDIA驱动1.1下载驱动1.2卸载原来的1.3禁用nouveau驱动1.4禁用X-Window服务1.5命令行安装1.6测试2.安装cuda2.1下载cuda2.2安装2.3环境变量配置2.4测试3.安装cudnn3.1下载cudnn3.2安装3.3下载runtimelibrary,developerlibrary,codesamplesandthecuDNNLibrary3.4
Nightmare004·2022-11-25 13:10

TensorFlow 和 PyTorch 迎来后浪，工业界到底需要怎样的机器学习框架

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
我爱计算机视觉·2022-11-25 08:05

机器学习框架：开源的好，还是自研的香？

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
高校俱乐部·2022-11-25 08:00
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