MxNet

动手学深度学习（MXNet）6：自然语言处理

本章中，根据输入与输出的不同形式，按”定长到定长“、”不定长到定长“，”不定长到不定长“的顺序，逐步展示在自然语言处理中如何表征并变换定长的词或类别以及不定式的句子或段落序列。词嵌入（word2vec）把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（wordembedding）。为何不采用one-hot向量跳字模型：训练通过最大化似然函数来学习模型参数，即最大似然估计。这等价于最小化以下损失函数：如果使用随
CopperDong·2023-02-24 07:16

python机器学习库

、模型选择、数据预处理，提供了一些机器学习方法的接口tensorflow以数据流图为基础，由谷歌人工智能团队开发和维护、免费且开源的机器学习计算框架，该框架支撑谷歌人工智能应用，提供了各类应用程序接口mxnet
程非池的小软·2023-02-19 08:28

ONNX构建并运行模型

很多深度学习训练框架(如Tensorflow,PyTorch,Scikit-learn，MXNet等)的模型都可以导出或转换为标准的ONNX格式，采用ONNX格式作为统一的界面，各种嵌入式平台就可以只需要解析
soralaro·2023-02-17 18:37

pycharm conda 环境 切换 linux_windows配置wsl2环境+pycharm指路

最近写学校作业要用mxnet写到一半发现windows只能用mxnet1.6的cpu版本然而作业里的函数都是mxnet2.0的lzzscl无奈只能wsl那就来吧去微软官网安装wsl2环境在Windows10
weixin_39836530·2023-02-07 12:06

RTX 3090（or3080）配置深度学习环境CUDA11.1（win10+TensorFlow or pytorch）

现在pytorch官网已经支持cuda11.1tf可原码编译RTX30系显卡采用sm_86只有cuda11.1才支持，然而深度学习的pytorch和TensorFlow包括mxnet官方版本只支持到cuda10.2
跳着出刀·2023-02-07 07:21

macOS 12.5 VMware Fusion 网络无法访问

VMwareFusion，找到该虚拟机的VMX文件，更改ethernet0.virtualDev值ethernet0.virtualDev="e1000"#改为ethernet0.virtualDev="vmxnet3"2022
夙小叶·2023-02-07 01:39

《动手学深度学习》第十天---模型构造

frommxnetimportndfrommxnet.gluonimportnnclassML
打着灯笼摸黑·2023-02-06 10:46

神经风格转换（Style Transfer）小试牛刀

本文代码和部分内容参考课程：《动手学深度学习》：样式迁移深度学习框架：MXNET（Python调用）神经风格转换论文原文参考：ANeuralAlgorithmofArtisticStyle1什么是神经风格转换神经风格转换
why502b·2023-02-05 02:26

【动手学深度学习 | Week1a】02+03+04 数据操作与数据处理

深度学习的应用图片分类（IMAGENET），目前图片分类的误差已经可以媲美人类的精度了物体检测和分割（Mask_RCNN）样式迁移（MxNet-style-transfer）人脸合成（2018）文字生成图片
大胃羊·2023-02-05 02:25

MXNet实现图片的样式风格迁移(Style Transfer)

样式迁移就是将一个样式（风格）应用到一张主图上，改变这张图片的风格，比如说拍摄了一张夜晚的图片，我们可以拿梵高的"星月夜"图片做样式，应用到拍摄的图片上，两者合成后的新图片，风格就有了梵高的风格了原理与操作都比较简单，准备两张图片，一张做内容，一张做样式，然后分别对它们进行特征的抽取，内容图片抽取内容特征，样式图片就抽取样式特征，进行合成。其中抽取特征一般使用卷积神经网络，本节我们使用VGG-19
寅恪光潜·2023-02-05 02:55

基于Pytorch的热轧钢带表面缺陷分类挑战

网络结构3.2损失函数和优化方式4.训练及参数调试5.测试1.简介实现一个完整的图像分类任务，大致需要五个步骤：选择开源框架目前常用的深度学习框架主要有caffe、tesorflow、pytorch、mxnet
Fernweh.·2023-02-04 19:00

MXNET之GluonTS学习手册：第一章《DeepAR模型初步尝试》

阅读本手册需要一定mxnet、gluon操作基础。本文使用cpu训练代码。
小树ZW·2023-02-04 16:21

npu开发简介

可直接加载Caffe/Mxnet/TensorFlow模型。
Amao_come_on·2023-02-04 14:31

mxnet导入报各种libcudart*.so、 libcuda*.so找不到

这真的是一个巨大的坑！！！！！！！在调试pyCFTracker代码时，发现初始化一直报错，详情如下OSError:libcudart.so.11.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory我寻思，没有安装cuda，所以找不到库文件也是正常的，于是跑去NVIDIA官网下载了cuda11.3,使用runfile安装好以后，继续运行代码，还是报错
粉粉Shawn·2023-02-04 13:05

Ubuntu18.04 深度学习环境部署(cuda10.0 + pytorch1.1 + tensorflow2.0.0-beta + mxnet)

Ubuntu18.04withdeeplearning(cuda10.0+pytorch1.1+tensorflow2.0.0-beta+mxnet)Jul30,2020|deep-learning-tools1
明泽.·2023-02-04 08:06

Darknet和YOLO的区别和关系

可以把它理解为Tensorflow，pytorch，caffe，mxnet等框架类似，都是用于跑模型的底层框架。
是乔乔啊·2023-02-02 16:37

MXNET之GluonTS学习手册：第二章《DeepAR的输入/输出》

阅读本手册需要一定mxnet、gluon操作基础。本文使用cpu训练代码。
小树ZW·2023-02-02 13:33

(cupy,minpy,mars,numba)使用GPU,并行计算和编译优化加速矩阵运算

基于编译的优化加速numpy：numba基于并行计算加速numpy：Mars既可以并行又可以用GPU：Mars文章目录使用GPU，并行计算和编译优化加速numpy矩阵运算（相关材料整理）cupyminpy和MXnetmars
zqy98518·2023-02-01 09:23

Densely Connected Convolutional Networks 阅读

DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNetMXNet
hjxu2016·2023-01-31 07:47

算法模型在移动端的部署

优点：部署相对简单，现成的框架（caffe，theano，mxnet，Torch)做下封装就可以直接拿来用；使用服务器进行计算，性能强，能够处理比较大的模型缺点：必须使用网络，而且展示效果依赖网速，不适合实时性要求高的应用
青春须早为,岂能长少年·2023-01-30 23:27

SENet在MXNet下的实现（部分代码）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1709.01507本文简单介绍了SENet这篇文章，并附上了SE-ResNet基于MXNet（主要基于是gluon接口）的代码实现。
魔法少女玛格姬·2023-01-30 16:14

实战Kaggle比赛(二)——房价预测

比赛网址https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques下载数据集读取数据集importd2lzhasd2lfrommxnetimportautograd
hxxjxw·2023-01-30 13:26

html5做一个皮卡丘,yolov5实战之皮卡丘检测

前言从接触深度学习开始一直都做的是人脸识别，基本上也一直都在用mxnet.记得之前在刚接触的时候看到博客中写到，深度学习分三个层次，第一个层次是分类，第二个层次是检测，第三个层次是分割。
weixin_39653361·2023-01-30 08:27

MXNet整体结构预览及算子原理介绍

MXNetArchitectureFocuson3areas:abstraction,optimization,andtrade-offsbetweenefficiencyandflexibility.ThedocumentisanoverviewofthecompleteMXNetsystem.MXNetSystemArchitectureMXNetSystemArchitecture
善草·2023-01-30 00:19

tensorflow、mxnet、pytorch、Caffe安装

目录准备工作设置conda国内镜像源conda深度学习环境tensorflow、mxnet、pytorch安装tensorflowmxnetpytorchCaffe安装配置文件修改编译时常见错误运行时错误参考
like_study_cat·2023-01-29 17:21

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《10》(尾)

MXNet的FasterR-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《1》：论文源地址，克隆MXNet版本的源码，安装环境与测试，以及对下载的源码的每个目录做什么用的，做个解释。
寅恪光潜·2023-01-27 10:48

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《9》

MXNet的FasterR-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《1》：论文源地址，克隆MXNet版本的源码，安装环境与测试，以及对下载的源码的每个目录做什么用的，做个解释。
寅恪光潜·2023-01-25 09:50

xxx.whl is not a supported wheel on this platform. 如何解决？

最近需要使用mxnet跑深度学习，但python中没安装mxnet的包，于是先在PyPi上下载了mxnet的whl格式文件后，然后通过pip安装：pipinstallmxnet_cu110-1.8.0-
MinBadGuy·2023-01-23 07:39

CIFAR-10数据集分类实验报告

1开发环境目前主流的神经网络框架有Tensorflow，Pytorch，MXNET，Keras等。本次实验使用Pytroch深度学习框架。
Ma lidong·2023-01-21 13:57

9个最常用的python深度学习库

这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。其他的一些我是间接的使用，比如Th
wx1871428·2023-01-21 09:52

ncnn仅使用opencv实现人脸检测和人脸特征提取

人脸检测基于opencv-CascadeClassifier，特征提取使用的是自己insightface的mxnet转化为ncnn的模型。
larry6799·2023-01-20 08:43

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《8》

MXNet的FasterR-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《1》：论文源地址，克隆MXNet版本的源码，安装环境与测试，以及对下载的源码的每个目录做什么用的，做个解释。
寅恪光潜·2023-01-20 08:41

DenseNet：密集卷积网络（2018）

[paper]DenselyConnectedConvolutionalNetworks(2018)[code]liuzhuang13/DenseNet[mxnetcode]miraclewkf/DenseNet
studyeboy·2023-01-20 02:46

论文理解 Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network

论文理解LinkageBasedFaceClusteringviaGraphConvolutionNetwork背景要解决的问题基于GCN的人脸图像聚类图卷积层节点合并KNN搜索MxNet复现GCNLayer
碧落回雪·2023-01-19 21:16

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《7》

不知不觉已是第七篇了，发觉这篇论文所涉及的知识点特别多，我的个人习惯是先把论文看一遍，了解这个大概，然后将源码运行一遍，熟悉下这个模型带来的大概效果是怎么样的，然后就阅读源码了，从源码中发现很多知识点，然后就自己做个梳理。由于标题不能太长，所以使用了统一标题加数字来处理。当然对于看论文，可以先看FastR-CNN，看完之后再看FasterR-CNN也可以。论文是基础，对模型整体的把握以及跟以前的模
寅恪光潜·2023-01-18 16:40

tinymind 书法文字识别

from=home1#overview可以参考我用的代码，用mxnet训练，调了两个下午，大约0.985上下更新了一下，0.989+直接clone代码http
suxi的deep_travel·2023-01-18 13:53

实践教程 | 在yolov5上验证一些不成熟的想法

作者丨王小二@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/388246083编辑丨极市平台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
Tom Hardy·2023-01-18 10:20

动手学深度学习——DAY1

本来预计打算按照书上的内容直接配置的，但是出了很多岔子，可能是由于地址不匹配的原因，导致环境倒是能够创建，但是mxnet，pandas，jupyter等包没有能够按照environmrnt.yml文件进行配置
泰弗伊德·2023-01-17 22:39

最新GLove词向量预训练文件国内服务器下载

国内服务器地址：直接进去没什么东西的https://apache-mxnet.s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn预训练文件下载地址：格式：h
troublemaker、·2023-01-17 18:36

听说这个深度学习工具包，可以拯救Java开发者？

例如，NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。
亚马逊云开发者·2023-01-17 10:24

数据库djl_认识深度Java库（DJL）

数据库djl重要要点开发人员可以使用Java和他们最喜欢的IDE构建，训练和部署机器学习（ML）和深度学习（DL）模型DJL简化了深度学习（DL）框架的使用，目前支持ApacheMXNetDJL的开源性质对于工具包及其用户应该是互惠互利的
cunfu6353·2023-01-17 10:52

MacOS Mojave10.14.6 搭建Caffe

Caffe深度学习框架是比较老的，要不是要做一些特殊硬件相关的工作，我也不会想去配置Caffe，所以大家能用TF和MXNet尽量用吧，或者caffe2。
JonahMoon·2023-01-17 09:29

keras，mxnet ,pytorch，onnx测试代码 ,to onnx 代码, caffe 测试

1、keras读取一张图片测试，转换onnximportnumpyasnpfromkeras.preprocessingimportimageimportkeras2onnximportonnxruntimeimportcv2fromPILimportImagedefkeras_onnx_test():img_path='./data/vehicle_0002.jpg'img=cv2.imread
贝猫说python·2023-01-16 16:24

使用TensorRT对AlphaPose模型进行加速

(1)第一种是使用模型框架自带的方法生成engine模型，比如TensorFlow和MXNet框架支持直接转成TensorRT的engine模型，这种方式虽然便捷，但是运行效率较低；(2)第二种是使用C
lp_oreo·2023-01-16 16:24

mxnet to onnx to caffe，步骤以及问题解决

三个步骤1、mxnettoonnxhttps://blog.csdn.net/lhl_blog/article/details/906726952、onnx经过简化操作去除onnx自己加的层https:
贝猫说python·2023-01-16 16:54

模型结构可视化神器——Netron(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架)

模型结构可视化神器——Netron(支持tf,caffe,keras,mxnet等多种框架)可视化模型结构的神奇工具：NetronNetron的github地址windows系统,下载一个.exe文件,
cvvoid·2023-01-16 16:23

动手学深度学习需要的环境遇到的小问题

可能因为我没有按照书上的顺序下载库，导致d2l和mxnet所需的numpy等库的版本矛盾解决如下：先下载好d2lpipinstalld2l==0.17.5GetStarted|ApacheMXNet利用官网下载好
白衣纵马·2023-01-16 12:27

自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中

模型部署准备默认部署Keras模型自定义部署Keras模型总结参考Keras简介Keras是一套由Python实现的高级神经网络API，可以基于不同的后台（backend）实现，包括TensoreFlow，CNTK，MXNet
aipredict·2023-01-15 13:25

Seldon Core简介

诸多的机器学习工具如Scikt-Learn，Spark,Tensorflow,MXnet,PyTorch提供给数据科学家们不同的选择，同时也给模型的部署带来了不同的挑战。
kuokay·2023-01-15 13:22

Flask 推理MXnet 模型时显存泄漏

1.问题描述使用Flask做MXnet模型推理API时，每调用一次API，显存持续增长，直至最终显存爆炸强制退出程序。注：使用MXnet做模型推理时，存在输入图片size不固定的情况。
樵歌出林·2023-01-14 17:29
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