mxnet修炼之路

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

Netron-模型结构可视化工具（支持tf, caffe, keras,mxnet,onnx,darknet）

：ONNX(.onnx,.pb,.pbtxt),Keras(.h5,.keras),CoreML(.mlmodel),Caffe2(predict_net.pb,predict_net.pbtxt),MXNet
alex1801·2023-01-13 15:07

【Tools】神经网络、深度学习和机器学习模型可视化工具——Netron

Netron支持ONNX、TensorFlowLite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、CoreML、RKNN、MXNet、MindSporeLite
科皮子菊·2023-01-13 15:35

MXNet快速开始之Manipulate data with ndarray

mxnet的NDArray类似于NumPy的多维数组Getstarted首先，importndarraypackage(ndisashorteralias)fromMXNet.
yrwang_xd·2023-01-13 11:58

mxnet运行时报错：AttributeError: module 'mxnet.ndarray' has no attribute 'random'

这是因为我的mxnet版本过低导致的。解决办法有两个，一个是升级版本，一个是把random去掉，如：mx.nd.random.uniform(0,1)改为mx.nd.uniform(0,1)
xiaotao_1·2023-01-13 11:28

MXNet在GPU上的计算与各种错误处理

安装GPU版本的MXNet，可能会遇到很多的错误需要处理，下面是本人遇到的一些问题，其实对于环境的搭建这块，大家要多练习，这样也是可以在错误处理中得到很多的收获。
寅恪光潜·2023-01-13 11:57

查询文档 - 基于 mxnet

frommxnetimportndprint(dir(nd.random))['NDArray','_Null','__all__','__bu
帅到没朋友fx·2023-01-13 11:56

构建简单网络测试MXNet中一些问题

一，构建一个简单网络训练自己的数据###Trainasimplenetworkwithourdata###data=mx.sym.Variable('data')#conductnetworkfc1=mx.sym.FullyConnected(data=data,num_hidden=3,name='fc1')fc2=mx.sym.FullyConnected(data=fc1,num_hidde
傻神妮妮·2023-01-13 11:56

mxnet快速上手

老司机请无视方便其他框架转过来的兄弟快速上手1.安装(版本1.5以上即可推荐1.6)首先是mxnet的安装安装地址其次是gluoncv的安装（gluoncv就是mxnet框架的model_zoo）pipinstallgluoncv2
rainweic·2023-01-13 11:54

【MXNet】MXNet学习笔记

MXNet中经常会用到三个接口：NDArray、Symbol和ModuleNDarray采用的是命令式编程的方式，可以简单地认为是运行在GPU上的NumpyArray。
CC‘s World·2023-01-13 11:23

mxnet深度学习(NDArray)

mxnet深度学习(NDArray)MXNet里面的3个主要的概念:NDArray：NDArray提供了矩阵和张量(tensor)运算在CPU和GPU上，通过使用并行运算的技术。
全栈大王·2023-01-13 11:53

MXNet的Model API

MXNet的APImxnet里面的modelAPI不是真的API，它只不过是一个对ndarray的一个封装，使其更容易使用。
全栈大王·2023-01-13 11:53

【转载】【mxnet】3.模型构架的搭建

在第2篇文章中，我们介绍了如何使用Symbols定义计算中使用的Graph，并处理存储在NDArray（在第1篇文章中有介绍）中的数据。本文将介绍如何使用Symbol和NDArray准备所需数据并构建神经网络。随后将使用ModuleAPI训练该网络并预测结果。定义数据集我们（设想中的）数据集包含1000个数据样本：每个样本有100个特征，每个特征体现为一个介于0和1之间的浮点值，样本被分为10个类
panbaoran913·2023-01-13 11:22

【mxnet】【gluon.data】相关介绍：Dataset\ArrayDataset\DataLoader\vision

常用的gluon中的关于data的一些操作。本文总结一番，用于学习和理解。如果写的不错，请点个赞哦~目录前言一、'Dataset'1.1常用的的函数1.`__getitem__(idx)`：2、`__len__()`:3.`transform(fn,lazy=True)`:4.`transform_first(fn,lazy=True)`:5.`sample(self,sampler)`6.`ta
panbaoran913·2023-01-13 11:22

MXNet的init模块

MXNet的init模块1、InitDesc：初始化模式的描述符2、Initializer：初始化程序的基类3、Load：通过从文件或字典中加载数据来初始化变量4、Mixed：使用多个初始化程序初始化参数
irober·2023-01-13 11:21

mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor

importmxnetprint(help(mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor))由下可见，小小的ToTensor竟实现了这么多转换：1、数值类型：uint8
我有明珠一颗·2023-01-13 11:21

mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor的作用

mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor的作用：将图像或成批图像转换为张量NDArray。
小白拉普拉斯·2023-01-13 11:50

mxnet.ndarray.random.uniform

uniform表示生成一个服从均匀分布的矩阵,X~U(a,b),在这个API文档里面其实就是X~U(low,high),uniform返回值会介于low和high之间,uniform的shape参数是表示生成的矩阵的形状，比如下面的代码，输入的X是（2，8）形状，然后运行的时候给uniform指定的也是X.shape，所以返回值和X的shape形状完全一样，也是2行8列代码是李沐的深度学习的imp
阿维的博客日记·2023-01-13 11:48

MXNet：数据读写

1.相关模块mxnet.gluon.data：数据加载APIm
LMM_AI·2023-01-13 11:48

Pytorch与MXNet对照学习

Pytorch与MXNet对照学习这篇是对MXNettutorial网站的翻译和总结笔记，适合有一定PyTorch经验，正在转向使用MXNet的同学1.运行效率根据NVidiaperformancebenchmarks
X.y FAn·2023-01-13 09:15

有关conda中pytorch 和Mxnet兼容安装

有关conda中pytorch和Mxnet兼容安装：pytorch和Mxnet是两个深度学习框架，一般不能存在于同一环境中。
Betty222233333333333·2023-01-13 09:15

记录 cuda10.0 安装MXNet1.7.0

安装MXNet-cu100==1.7.0一直报错，网络延迟上不去用idm找到下载链接下载完本地安装就可以了创建新环境，pip版本太低只有9.0.4，找了一堆方法都更新不了，用condaupgradepip
m0_38071693·2023-01-13 09:14

Mxnet安装--涉及python版本问题（window用户）

第一次运行需要完整完成下面5个步骤。如果是再次运行，可以忽略前面3步的下载和安装，直接跳转到第四步和第五步：第一步是根据操作系统下载并安装Miniconda，在安装过程中不需要勾选“AddAnacondatothesystemPATHenvironmentvariable”选项，因为不建议勾选，然后在环境变量中添加Miniconda的路径，参考以下教程（https://mp.weixin.qq.c
小安同学apj·2023-01-13 09:14

配置MXNET、Pytorch、Tensorflow环境详细教程

最近学习计算机视觉，用了两天配置了三个框架的环境，配置过程可谓是十分艰辛，特此写个博客来记录配置过程，等忘记了可以回来看看。无论配置何种框架的环境，都离不开一个宝贝应用——anaconda，这是一个配置虚拟环境的宝贝应用，有着无限可能。当然，也可以选择他的轻量级应用——Miniconda，我个人依然选择使用anaconda，但是Miniconda的操作与anaconda的操作是大同小异的。开头强调
ひゅがひなた·2023-01-13 09:43

基于MxNet实现目标检测-Efficientdet【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·2023-01-13 09:43

mxnet 和pytorch比较

mxnet网络是链式结构，pytorch可以是列表结构引发的问题：mxnetsymbol如何打印特征维度？mxnet设计网络是，不用输入网络输入channel，pytorch需要输入通道数。
AI视觉网奇·2023-01-13 09:13

手撕代码insightFace中的arcface_torch

背景介绍搞人脸识别的同学基本都听过insightFace的大名，在开源工程里面可以帮助大伙快速的建立自己的baseline,代码玩儿的溜的同学说不一定一两天就玩儿通了．原始的insightface是mxnet
_牛先生_·2023-01-12 21:33

模型推理那些事

常用的深度学习框架有TensorFlow、Pytorch、MXNet和CNTK，因为训练最为耗时，所以常使用GPU、FPGA、TPU和ASIC等硬件加速模块缩短训练耗时，这些定制化的硬件需要使用定制化的驱动和库以便和深度学习框架交互
shichaog·2023-01-12 17:18

mxnet转onnx 之 onnx_mxnet.export_model失败原因

mxnet模型转换onnx折腾了很久，终于搞清楚失败原因转换代码参考：https://github.com/onnx/tutorials/blob/master/tutorials/MXNetONNXExport.ipynb
ML_AI·2023-01-12 15:41

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《5》

在上一篇文章的介绍中，我们知道语义分割可以对图像中的每个像素进行类别预测。这节主要讲关于全卷积网络(FullyConvolutionalNetwork,FCN)，实现从图像像素到像素类别的变换。那这里的卷积神经网络跟以往的有什么不一样的地方吗?这里的网络是通过转置卷积(TransposedConvolution)层将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸，从而令预测结果与输入图像在空间维(高和宽
寅恪光潜·2023-01-11 17:34

MXNet中的命令式编程和符号式编程的优缺点

MXNet支持使用命令式和符号式两种混合编程。
寅恪光潜·2023-01-11 17:34

计算性能的提升之混合式编程（MXNet）

平时的练习与调试基本都是使用命令式编程，但是计算性能比较差，而使用符号式编程可以提高性能，在MXNet中的命令式编程和符号式编程的优缺点，这篇文章也有介绍这两者的一些基本区别和操作。
寅恪光潜·2023-01-11 17:34

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《6》

我们在看FasterR-CNN源码(MXNet版本)的时候，除了下面这些我们遇到的常见的参数解析importargparseimportastparser=argparse.ArgumentParser
寅恪光潜·2023-01-11 17:00

图像增广

以mxnet为框架做实验，各大深度学习框架都有类似功能。
DevilXiao-CVer·2023-01-11 16:37

SORT、DeepSORT

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·2023-01-11 13:57

Windows下Python3.7 + Anaconda + Tensorflow2.1 + MXNET GPU环境搭建

Windows下Python3.7+Anaconda+Tensorflow2.1+MXNetGPU环境搭建Anaconda去官网下载最新的Win1064位版本，安装到本地。
ShangruAI·2023-01-08 14:51

单节点安装部署Cube Studio

数据源管理，支持结构数据和媒体标注数据管理；在线的vscode/jupyter代码开发；在线镜像调试，支持免dockerfile，增量构建；任务流编排，在线拖拉拽；开放的模板市场，支持tf/pytorch/mxnet
ReaLearn·2023-01-08 09:52
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