Mxnet

动手深度学习一一数据操作

一、创建NDarrray1.导入ndarray模块frommxnetimportnd2.创建一个行向量x=nd.arange(12)3.该向量的形状x.shape4.该向量的元素总数x.size5.改变向量形状
老权仔·2019-07-16 14:35

window下安装MXNet

人工智能AI：KerasPyTorchMXNet深度学习实战（不定时更新）1.《动手学深度学习》电子书：https://zh.d2l.ai/d2l-zh.pdf2.
日萌社·2019-07-13 23:21

MXNet半精度（FP16）训练

MXNet半精度训练1.先决条件VoltarangeofNvidiaGPUs(e.g.AWSP3instance)CUDA9orhighercuDNNv7orhigher2.使用GluonAPI训练和前向推理
SoftGit·2019-07-11 09:05

dive into deepleaning笔记

install.htmlhttps://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zipcondaenvcreate-fenvironment.ymlcondaactivategluonjupyternotebookmxnetnd.dot
haoningabc·2019-07-09 19:00

安装CUDA的方法-2019-07-08

安装CUDA和MXNet-cu91第一步，打开NVIDIA控制面板，查看当前显卡驱动能够支持的CUDA版本：以下表格可以用来参考：第二步，在这里，选择对应的CUDA下载：https://developer.nvidia.com
小罗_LXB·2019-07-08 16:27

在docker里配置jupyter lab

而且，很多大牛的源码基于tensorflow、mxnet、pytorch等等不同框架，还有令人头疼的版本问题，这时与其尝试在一个账户里跑，或者是用anaconda管理环境，还不如直接拖一个docker，
mengxia45·2019-07-05 15:55

使用 混合精度 加速训练 tensorflow, pytorch, mxnet

启用方式请看官方介绍页面：https://developer.nvidia.com/automatic-mixed-precisiontensorflow最爽，设置一个标志就直接启用了。跟据下面pytorch的实验结果，我估计对小模型来说效果差不多，所以没进行测试实验了。2019/8/12更新：做了个实验，发现有点坑。Volta以下显卡，需要设置环境变量TF_AUTO_MIXED_PRECISIO
ONE_SIX_MIX·2019-07-03 17:45

mxnet：finetune 几层写法

这几天尝试了一下微调，发现mxnet里面的这部分还是可以记录一下的，以便
tony2278·2019-07-02 14:33

NDArray

importmxnetasmximportmxnet.ndarrayasndimg=nd.array([[[[1],[2],[3],[4]],[[5],[6],[7],[8]],[[9],[10],[11
tony2278·2019-06-30 17:43

window 安装 PyTorch

window下人工智能Keras、TensorFlow、PyTorch、CUDA、cuDNN的环境安装总文章window安装PyTorch人工智能AI：KerasPyTorchMXNet深度学习实战（不定时更新
日萌社·2019-06-30 16:41

MXNet之模型训练配置

模型训练配置1.问题定义2参数及训练配置2.1参数初始化2.2优化函数设置2.3模型保存2.4训练日志保存2.5选择并定义评价指标2.6多GPU训练3.迁移学习4.断点训练5.minist项目演练一个完整的训练代码主要由3部分组成,数据读取,网络结构搭建和模型训练配置.训练模型之前要定义问题,这个过程相当于为今后的算法设计,优化确定一个总体方向.定义问题需要结合项目需求,数据特点,速度要求进行综合
沧海二阳·2019-06-27 16:22

python基础----Conda环境管理、yml依赖安装python环境、pip依赖安装python环境

创建环境condacreate-npython36python=3.6进入环境sourceactivatepython36activatepython36#windows下搜索包condasearchmxnet
weixin_30647065·2019-06-26 09:00

MXNet中NDArray中的广播运算条件

问题《动手学深度学习》（ByAstonZhang,MuLi,ZacharyC.Lipton,AlexanderJ.Smola）中介绍NDArray中的广播运算时并没有说清楚广播运算的条件。但是，此运算在此书后续代码中广泛使用，结合网络上的搜索，特别详解如下。详解情况一：两个形状相同的NDArray按元素运算，不需要广播机制。情况二：当形状不同时，这两个NDArray按元素运算还有可能进行条件是：这
googlingman·2019-06-23 11:22

深度学习小技巧（一）：高效训练

看到一篇不错的文章，记录一下，以便后天参考：https://hey-yahei.cn/2019/02/23/bag-of-tricks1/最近无意在MXNet论坛上翻出一篇不错的综述性（实验性）论文《BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks
duanyajun987·2019-06-21 17:25

MAC＋Anaconda安装MXNet

第二步：安装MXNet起因是从网络上搞到一本李沐大师参与编写的《动手学深度学习》，且更新时间为2019年4月，不可多得。于是，根据书中源码调试要求，想再安装MXNet框架，全面学习一下有关内容。
googlingman·2019-06-21 16:31

深度学习书籍和视频资源推荐

深度学习的学习资源备份，以下为我个人认为较好的资料：深度学习书籍：动手学深度学习本书适用MXnet《机器学习训练秘籍》(中文版)《统计学习方法》李航（这本我没看过）《深度学习》Iangoodfellow
HaruStone·2019-06-21 13:35

模型参数与计算量

模型参数与计算量原文链接：https://hey-yahei.cn/2019/01/07/MXNet-OpSummary/这一两个月比较忙，没什么时间空下来写写博文，加上最近处于摸索阶段，各种思路还没有理清
hey-yahei·2019-06-20 16:57

mxnet 加载rec文件, 并展示图片检测

importmxnetasmximportmxnet.ndarrayasndfromskimageimportioimportnumpyasnprec_path=path_prefix+".rec"idx_path
tony2278·2019-06-18 15:19

从mxnet的rec数据中还原图片

From:python程序，可以从mxnet的rec数据文件中，将图片还原出来#-*-coding:UTF-8-*-importmxnetasmximportargparseimportPIL.Imageimportioimportnumpyasnp
tony2278·2019-06-18 15:25

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
ctrigger·2019-06-18 07:18

使用MXNet实现生产级神经网络模型量化推理

文章目录使用MXNet实现生产级神经网络模型量化推理介绍模型量化加速部署你的模型准备校准部署INT8推理检测可视化性能使用MXNet实现生产级神经网络模型量化推理介绍在深度学习中，推理用于部署预训练的神经网络模型来执行图像分类
Mars_WH·2019-06-17 22:38

python 设置/获取环境变量的值

default_batch='16'batch=int(os.getenv('MXNET_UPDATE_AGGREGATION_SIZE',default_batch))os.setenv('MXNET_UPDATE_AGGREGATION_SIZE
tony2278·2019-06-12 09:07

【OpenVINO】Win 10安装配置OpenVINO指南

其前身是英特尔计算机视觉SDK（ComputerVisionSDK），通过工具包中集成的三个全新API：深度学习部署工具包、通用的深度学习推理工具包以及OpenCV和OpenVX的优化功能，支持TensorFlow\MXNet
heiheiya·2019-06-10 17:49

docker深度学习环境部署:docker+nvidia-docker构建tensorflow/pytorch/mxnet镜像

前面小C已经给出了很多深度学习环境的安装教程,但是每次来个新机器都要重新装一遍,既枯燥又耗时,下面介绍docker方法:一次构建,多次运行.并且保证运行环境和开发环境保持一致.更多的docker知识请搜索度娘.下面介绍用docker构建深度学习环境镜像.宿主机已安装:ubuntu16.04LTS,nvidia-390.59显卡驱动一、安装Docker参考官网https://mirrors.tuna
Carina_Cao·2019-06-10 14:57

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

转自：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81980249很多时候，复现人家工程的时候，需要了解人家的网络结构。但不同框架之间可视化网络层方法不一样，这样给研究人员造成了很大的困扰。前段时间，发现了一个可视化模型结构的神奇：Netron目前的Netron支持主流各种框架的模型结构可视化工作，我直接给出gayhub链接：https://git
haima1998·2019-06-08 16:25

深度学习框架tvm编译

TVM提供以下主要功能：将Keras，MXNet，PyTorch，Tensorflow，CoreML，DarkNet中的深度学习模型汇编成各种硬件后端的最小可部署模块。
Tosonw·2019-06-05 11:47

深度学习框架PyTorch-- 第三章Tensor和Autograd

Tensor"""Tensor又名张量,读者可能对这个名词似曾相识，因它不仅在PyTorch中出现过，它也是Theano、TensorFlow、Torch和MxNet中重要的数据结构。
凌晨两点半还不回家·2019-06-04 17:39

mmdnn实现模型转换

_script.convertToIR-fmxnet-nmodel-symbol.json-wmodel-0000.params--inputShape3,112,112-oIR34输出：UserWarning
dbmeng·2019-06-03 22:52

2.2. 数据操作

"""2.2数据操作""""""2.2.1创建NDArray"""frommxnetimportnd#用arange函数创建一个行向量x=nd.arange(12)print("x:",x)print(
gz153016·2019-06-03 09:55

深度学习中的框架特点及介绍

Tensorflow与CNTK，MXNET，theano同属于符号计算架构，
Baby-Lily·2019-05-25 16:00

机器学习AI之mxnet c++随笔(5)

#include#include#include“mxnet-cpp/MxNetCpp.h”//email:[email protected]//code:liuxingusingnamespacestd;usingnamespacemxnet
AI_LX·2019-05-23 23:12

机器学习AI之mxnet c++随笔(4)

#include#include#include"mxnet-cpp/MxNetCpp.h"//email:[email protected]//code:liuxingusingnamespacestd;usingnamespacemxnet
AI_LX·2019-05-23 22:55

机器学习AI之mxnet c++随笔(3)

#include#include#include"mxnet-cpp/MxNetCpp.h"usingnamespacestd;usingnamespacemxnet::cpp;intmain(){Constantx
AI_LX·2019-05-23 21:55

Mxnet模型转化为ncnn模型，并验证转化正确性

一、背景同时已经训练好一个基于Mxnet的人脸属性检测模型，为了适应项目需要要将Mxnet转为ncnn模型。Mxnet模型格式如下：二、预期目标利用上述模型，可以实现人脸属性的检测。
小坏包·2019-05-23 15:32

从mxnet的rec数据中还原图片

importmxnetasmximportmxnet.ndarrayasndfromskimageimportioimportnumpyasnpfrommxnetimportrecordioimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromtqdmimporttqdmpath_prefix
skiner丶·2019-05-21 22:43

gluon-data三个工具

官方文档https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/gluon/data.htmlgluon对于训练数据的准备，提供两个个工具：DatasetDataloader
DuinoDu·2019-05-21 09:52

gluon-data三个工具

官方文档https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/gluon/data.htmlgluon对于训练数据的准备，提供两个个工具：DatasetDataloader
DuinoDu·2019-05-21 09:52

tensorflow meta 获取pb

/data/mxnet/model.ckpt-29999.meta')saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('..
二郎神的眼·2019-05-17 19:50

ncnn 载入insightface训练好的性别年龄识别模型 - sinat_31425585的博客 - CSDN博客

1、模型转换从insightface项目中下载mxnet模型：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/gender-age/model2
·2019-05-15 18:00

mxnet实现强化学习NoisyNet网络

强化学习实现的代码实现参考主要是增强模型的探索能力-强化学习NoisyNet原理及实现！论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.10295基础知识储备强化学习流程Q-learning算法DQN算法epsilon贪婪策略NoisyNet目标在强化学习算法中，为了增强模型对动作的探索能力，通常使用的策略是epsilon贪婪策略，而NoisyNet论文结果显示可以通过在全连接层增
SoldierCall·2019-05-15 17:49

动手学gluon系列之读取预训练模型----多种方法读取预训练模型进行finetune

本文主要是博主学习gluon时候的一些总结，共勉，如有错误，欢迎指正gluon主要有3个方法得到预训练模型：gluon自身的model_zoogluoncv提供的model_zoomxnet提供的预训练模型
春枫琰玉·2019-05-14 14:56

动手学gluon系列之读取预训练模型----多种方法读取预训练模型进行finetune

本文主要是博主学习gluon时候的一些总结，共勉，如有错误，欢迎指正gluon主要有3个方法得到预训练模型：gluon自身的model_zoogluoncv提供的model_zoomxnet提供的预训练模型
春枫琰玉·2019-05-14 14:56

动手学mxnet系列之读取图像----多种方式读取图像送入mxnet模型

前言当我们已经有了现成的mxnet模型，如何在自己的数据上测试模型效果呢（即一张一张或者几张几张的过模型），这就涉及到如何读取图像，并将其变换为mxnet认识的结构（一般是4维），并送入模型，其实不光是
春枫琰玉·2019-05-13 20:27

动手学mxnet系列之读取图像----多种方式读取图像送入mxnet模型

前言当我们已经有了现成的mxnet模型，如何在自己的数据上测试模型效果呢（即一张一张或者几张几张的过模型），这就涉及到如何读取图像，并将其变换为mxnet认识的结构（一般是4维），并送入模型，其实不光是
春枫琰玉·2019-05-13 20:27

Insightface项目实践爬坑指南（MXNET版）

前言公司希望使用新的人脸识别算法去升级老的算法，于是有了此次爬坑之旅使用的是Mxnet的版本，直接从git上lclone一份代码，目前我拉下来的代码里是有问题的，我会在后续里写出。
eguoguo321·2019-05-13 13:25

mxnet学习(9):使用gluon接口读取symbol预训练模型finetune

使用symbol得到的模型或者gluon的hybridize之后的模型包括一个.json文件（网络结构）和.params文件（参数），gluon可以使用net=gluon.SymbolBlock.imports(json,['data'],params,ctx)导入网络和参数，这样可以进行测试或者进一步训练。但是如果只需要使用模型的其中一部分，比如只需要conv层，去掉所有fc层，或者再另外增加一
_rookie_coder·2019-05-07 16:22

MXNET采坑记

卷积神经网络的输出单元数计算方法`Conv2D`要求输入的x的形状为`(batch_size,in_channels,height,width)`,设输出的形状为`(batch_size,channels,(heiight-kernel_size)/strides+1,(width-kernel_size)/strides+1)`定义参数的方式`self.params.get`方法传入的参数为`g
SoldierCall·2019-05-06 15:28

Tensorflow以CASIA-Webface为例子读取tfrecords数据数据

2导入包importmxnetasmximportargparseimportPIL.Imageimportioimportnumpyasnpimportcv2importtensorflowastfimportos3
公众号:facefinetune·2019-05-03 12:30

12大深度学习开源框架(caffe,tf,pytorch,mxnet等)快速入门项目

longpeng2008/yousan.ai1概述1.1开源框架总览现如今开源生态非常完善，深度学习相关的开源框架众多，光是为人熟知的就有caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet
城市中迷途小书童·2019-05-03 10:56

MXNet的数据格式转化为tensorflow训练用的数据格式

1介绍本文将mxNet的数据格式转化为tensorflow训练用的数据格式。
公众号:facefinetune·2019-05-02 13:10
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