mxnet修炼之路

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

龙门哀歌

其难就难在路途之险远远超过其他任何法门，据说修炼之路共分七大境界，最后一步还要冒着魂飞魄灭之险开启天地血脉，其中每一步稍有不慎便会误入魔道，跌进六道轮回之外，永世经受沉沦之苦。
一一语·2020-07-10 00:57

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

华为可信考试读本的读书笔记

程员修炼之路：主要讲解作为一个职业程序员如何成长，关于方法路，关于如何交流，如何选择工具，打磨工具，更新知识，少量关于debug和算法复杂度相关的知识。
陈国文21·2020-07-09 14:08

王者荣耀的技术修炼之路

5月11-13日，Unite2017Shanghai在上海国际会议中心举行，在案例分享专场上，腾讯王者荣耀项目技术总监邓君为我们带来了《王者技术修炼之路》的主题演讲。
csdn的移动开发朋友们·2020-07-09 14:19

【三年_一天一问】190111_"2018年写给未来三年后的自己"宠辱不惊"修炼得怎样了？"

一句话：修炼之路何其累，修炼之路何其苦。累什么？世人争来争去的无非是"名和利"。自己也不例外。为了名和利，争权夺势、勾心斗角是正常的手段。你说累不累？然而，如果名和利以牺牲自我为代价，你还要吗？
吴奎阳·2020-07-09 13:27

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

文本预处理：分词器Tokenizer、text_to_word_sequence、one-hot、hashing_trick、pad_sequences

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）1.句子分割text_to_word_sequencekeras.preprocessing.text.text_to_word_sequence
あずにゃん·2020-07-09 06:28

window下安装 Keras、TensorFlow（先安装CUDA、cuDNN，再安装Keras、TensorFlow）

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）=======人工智能Keras、TensorFlow的环境安装======TensorFlow2.0
あずにゃん·2020-07-09 06:28

window/linux 安装 pycharm

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）安装双系统：win10安装Ubuntu18.04.4、ubuntu安装NVIDIA
あずにゃん·2020-07-09 06:28

单目标跟踪SiamMask：特定目标车辆追踪 part1

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）CNN：RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3
あずにゃん·2020-07-09 06:28

召回模块：规则过滤器

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）2.5规则过滤器学习目标目标了解规则过滤器的作用应用无2.5.1规则过滤器什么是规则过滤器
あずにゃん·2020-07-09 06:28

mxnet sample

importfind_mxnetimportmxnetasmximportargparseimportos,sysimporttrain_modelimportnumpyasnpdef_download
zhoucy163·2020-07-09 05:09

MXNet使用GPU计算

GPU上的存储在MXNet中，mx.cpu()代表所有的物理CPU和内存，而mx.gpu()只代表一块GPU和相应的显存。
Fronzy·2020-07-09 05:16

关于pycharm中pip版本10.0无法使用的解决办法

二、问题：最新版本的pip无法自动安装第三方库，比如在安装mxnet时，会提示：解决办法：网上的解决方案比较明确，大致以下两个步骤：①找到pycharm的安装路径，并找到路径下的...
全部梭哈迟早暴富·2020-07-09 04:12

Mxnet/Gluon中网络和参数的存取方式

由于mxnet的更新速度较快，本文参考https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/80494120来对最近的Mxnet、Gluon网络和参数存取进行更新
米小凡·2020-07-09 01:58

mxnet学习（一）----利用自己的数据集图像分类

，据说可以通过修改caffe源码来实现多标签分类问题，但是我觉得太麻烦了，也不想去修改我的caffe源码，毕竟caffe也不太好安装，tensorflow,keas等框架小编半生不熟，经过搜索，打听到mxnet
xiao__run·2020-07-09 01:42

MXNet作者李沐：我在CMU读博的这五年

[转]http://www.leiphone.com/news/201702/IVeipiqibSHMH7BH.html导语：人一生要工作五十年，为什么不花五年来追求下理想和情怀呢？雷锋网注：本文作者李沐，文章由雷锋网(公众号：雷锋网)整理自作者知乎专栏，获授权转载。前言12年8月提着一个行李箱降落在匹兹堡机场。没找住的地方，也不知道CMU应该怎么去。对未来一片迷茫，但充满乐观。现在，刚完成了博士
xiangz_csdn·2020-07-09 01:31

【目录】从测试小白到高级全栈测试（自动化 、性能、测试开发）修炼之路，内容持续更新中。。。关注公众号【全栈测试笔记】

说明：以下内容均为本人工作及学习总结，免费分享，敬请关注，欢迎转发。更多测试干货，请访问：https://www.cnblogs.com/UncleYong/p/10530261.html做一个暖心的测试技术分享者，欢迎加入测试干货分享Q群：【652122175】，或者文末扫描加我微信进微信群。更多自动化测试框架、性能监控、分析、定位、调优，请往↓↓↓↓↓↓看学习路线推荐1、测试入门：测试理论基础
全栈测试笔记·2020-07-08 23:21

深度学习（花书）+动手学深度学习（李沐）学习资料整理

深度学习（花书）+动手学深度学习（李沐）学习资料整理1.深度学习（花书）1.1原书地址1.2中文版地址2.动手学深度学习（李沐）2.1原书地址（MXNET）2.2视频资源+代码2.3PyTorch版本1
尼小屯·2020-07-08 23:15

人工智能修炼之路（九）--人工智能在银行业中的应用探索

人工智能产业生态：应用层（服务机器人、智能家居、金融、安防、智能驾驶）、技术层（自然语言处理、计算机视觉、语音处理、图谱/os/平台）和基础层（AI芯片、传感器）。人工智能市场规模增速、“AI+金融”机遇与挑战并存（金融行业信息业建设起步较早，极其重视IT标准化规范化；金融业务有了大量数据积累，数据处理上急需自动化、智能化解放人力；金融普惠化、场景化需要人工智能驱动。技术的界限难以界定，市场也有较
AI专家·2020-07-08 20:55

想要入门最前沿的深度学习，那就用PyTorch版《动手学深度学习》吧！（附电子书下载）...

这本书原始的版本的代码是基于MXNet框架的。
人工智能与算法学习·2020-07-08 19:31

AI 专属数据库的定制

我们知道诸如Keras、MXNet、Tensorflow各大平台都封装了自己的基础数据集，如MNIST、cifar等。
水之心·2020-07-08 14:16

深度学习框架的内存优化机制

这篇博文简单介绍下深度学习框架的内存优化方式，主要参考资料1，也就是MXNet的官方文档。
AI之路·2020-07-08 11:47

MXNet的预训练：fine-tune.py源码详解

在MXNet框架下，如果要在一个预训练的模型上用你的数据fine-tune一个模型（或者叫迁移学习，即你的模型的参数的初始化不再是随机初始化，而是用别人的在大数据集上训练过的模型的参数来初始化你的模型参数
AI之路·2020-07-08 11:17

MXNet 0.9.3 amalgamation settings

commentall`#include`add`#include`change`#include`to`#include`change`#ifdef__GNUC__#defineMX_TREAD_LOCAL__thread#elif__STDC_VERSION__>=201112L#defineMX_TREAD_LOCAL_Thread_local#elifdefined(_MSC_VER)#de
petrowu·2020-07-08 10:24

【解决】Ubuntu安装NVIDIA驱动(咨询NVIDIA工程师的解决方案)

具体Caffe，Tensorflow，Mxnet的安装教程已经很多了，我这儿就不说了。
ycszen·2020-07-08 10:10

深度学习1：神经网络基础&前馈神经网络Feedforward Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

目录神经网络背景常用的深度学习框架机器学习的三个基本要素模型学习准则损失函数0-1损失函数0-1LossFunction平方损失函数QuadraticLossFunction交叉熵损失函数Cross-EntropyLossFunctionHinge损失函数HingeLossFunction风险最小化准则优化算法梯度下降法提前停止随机梯度下降法M-P神经元模型激活函数常见激活函数[^2]Sigmoi
绝对是谨慎提交的昵称·2020-07-08 06:28

[Face Detection 推理出现段错误]Segmentation fault: 11

错误信息如下：Segmentationfault:11Stacktracereturned10entries:[bt](0)0libmxnet.so0x000000013c77de60mxnet::op
FireeLee·2020-07-08 05:43

MxNet学习笔记(3):关于Symbol

Symbol与caffe类似，MxNet中定义了符号运算。我对符号运算的理解是：区别于之前介绍的NDArray，通过符号，我们可以定义出一系列的表达式，或者网络。
Richard_Che·2020-07-08 04:02

MxNet学习笔记(2):GPU支持以及其他

GPU的使用在MxNet中，可以通过gpu_device=mx.gpu()来创建GPU的context创建矩阵的时候，可以通过a=mx.nd.ones((100,100))来创建需要执行一个函数的时候，
Richard_Che·2020-07-08 04:31

MxNet 学习笔记(1)：MxNet中的NDArray

NDArray在MxNet中，NDArray是所有数学运算的核心数据结构，与Numpy中的ndarray相似。
Richard_Che·2020-07-08 04:31

Mxnet在Windows10, vs2015平台的编译及开发-CPU版本

环境：基础配置：Windows10，cmake3.11.1，vs2015，QT5.11.1mxnet配置：OpenBLAS-v0.2.9-Win64-int32，opencv3.4.1相关资源百度云链接
Leo(zxy)·2020-07-07 22:25

Win10环境下测试NCNN框架 (以yolov2为例)

build.sh可生成各种平台下的交叉编译工程4）将src目录下的所有源程序自行生成一个lib工程，得到库文件ncnn.lib(该文件也可以从这里下载)5)在tools目录下有一些子目录，分别对应caffe、mxnet
确实可笑·2020-07-07 14:57

win10，VS2013下MXnet编译和安装

下载MXnetMXnet的GitHub地址官方安装文档Ubuntu安装文档软件要求VS2013Cmake第三方依赖库CUDA版本要求CUDAToolkit>=v7.0CuDNN版本要求>=V4（截至在我安装的时候
epleone·2020-07-07 07:11

开源框架MXNet | 环境变量配置（显存）

但是一些特殊情况，需要修改的，就涉及到以下这些内容了：在linux上最简单的修改方式就是exportMXNET_GPU_WO
xxzccccccc·2020-07-07 03:25

程序员修炼之路（三）一个清华大学毕业生做猎头的感受（转）

从来没有想过自己会加入这一行，从开始自己喜欢的专业通讯，到后来喜欢的管理，幻想过是专业高手，幻想过管理专家，却从来没有想过进入这一行，但真的在我刚刚离开校园的时候发生了，短短几天，对这个行业有了一个感性认识，其实最让自己伤感的不是自己没有干这一行的经验，而是代理的人，要找的人都是薪水100万，现在才发觉IT一行，有钱人真多，想想大家都在讨论一个月3000还是4000的时候，别人都是100万，而且多
写文章的思考者·2020-07-06 20:46

tf.saved_model.save模型导出、TensorFlow Serving模型部署、TensorBoard中的HParams 超参数调优

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）4.11综合案例：模型导出与部署学习目标目标掌握TensorFlow模型的导出
あずにゃん·2020-07-06 20:37
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