mxnet修炼之路

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

秦奋的领导力修炼之路1 ——权力

故事背景海川公司成立于2015年，是一家检测技术服务公司，现在大概有员工一百多名。老板叫杨立川。公司的技术负责人叫徐治功，是一位德高望重的高级工程师。2018年，秦奋被提拔为这个公司的技术2部的经理，手下管了30多人。2016年年底，秦奋就来到了来到了海川，兢兢业业，对技术非常的钻研，一直以来，徐治功都很起重他。今年新冠疫情爆发，假期延长，老板杨立川给秦奋报了为期一个月的刘澜老师的领导力课。秦奋觉
Miss暖暖·2023-02-05 17:40

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

2018-06-22 Java工程师修炼之路--第一周

1.0后端开发者对系统关注的点可用率：能够正常提供服务的时间占线上总运行时间的百分比稳定性：服务在异常和危险的情况下保持稳定的能力容错性：在服务出现错误和异常的时候，能够继续提供一定服务的能力，主要强调的是容许误差和故障的能力扩展性：主要指服务的动态扩展能力，即通过扩展（而非修改）现有系统的能力来满足需求的能力可维护性：指的是修正服务错误、修改服务功能的能力安全性：报账系统以及用户数据安全的能力，
嗯哼嗯哼嗯嗯哼_7fe2·2023-02-03 13:59

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

走出困境，何为中年职场女性的自我修炼之路？

在学习的这一年多里，我接触到了很多优秀的小伙伴，都是以女性为主，一个社群里，70%以上都是女性。女性更爱投资自己去学习，去延展生命的宽度。在这过程中，我也链接了很多与自己同龄的职场女性，30多岁的年纪，虽然生活轨迹全然不同，但有着同样的中年困惑。人生陷入过僵局，或是家庭，或是事业，亦或是个人心态，如何自我修炼，实现破局？不如一起来探讨。01情感修炼：共同成长一个家庭的主要关系，由亲密关系和亲子关系
暮晓日记·2023-01-26 17:41

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

学了很多理论，你为什么还是做不好一名数据分析师?

编辑：王老湿《从0到1，数据分析师修炼之路》专栏的在上周发布了第一篇文章，主要讲述了什么是商业数据分析师，这周带来的是第二篇，主要讲
Wang_AI·2023-01-24 23:37

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
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