一.导言本教程适合对人工智能有一定的了解的同学，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。但本教程并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，我们将从头开始解释每⼀个概念。虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程，但你只需了解基础的数学和编程，例如基础的线性代数、微分和概率，以及基础的 Python 编程本教程将全⾯介绍深度学习从模型构造到模型训练的⽅⽅⾯⾯，以及它们
最近工作要开始用到MXnet，然而MXnet的文档写的实在是.....所以在这记录点东西，方便自己，也方便大家。 我觉得搞清楚一个框架怎么使用，第一步就是用它来训练自己的数据，这是个很关键的一步。 一、MXnet数据预处理 整个数据预处理的代码都集成在了toosl/im2rec.py中了，这个首先要造出一个list文件，lst文件有三列，分别是index label 图片路径。如
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2024-01-08 20:54:53
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本文是2017.1月份的时候安装的步骤, 现在可能有些已经不适用, 请大家注意鉴别.http://phunter.logdown.com/posts/314562 >用MXnet实战深度学习之一：安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 tensorflow0.10.0-gpu安装依赖:sudo apt-get update
sudo apt-get install -y bui
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2024-09-30 13:30:01
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# MXNet Python版本科普
MXNet是一种深度学习框架，它为Python提供了强大的功能，可以进行各种深度学习任务。本文将介绍MXNet Python版本的特点和用法，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解和使用。
## 什么是MXNet？
MXNet是一个开源的深度学习框架，由亚马逊公司开发。它是一个灵活且高效的框架，可以用于处理大规模的机器学习任务。MXNet最初是用C++编
原创
2023-12-12 08:04:54
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MXNet中含有init包，它包含了多种模型初始化方法。from mxnet import init, nd
from mxnet.gluon import nn
net = nn.Sequential()
net.add(nn.Dense(256, activation='relu'))
net.add(nn.Dense(10))
net.initialize()
x = nd.random
# mxnet支持的python版本
[referenced information](
Apache MXNet是一个开源的深度学习框架，广泛应用于机器学习和大规模深度学习任务。它支持多种编程语言，包括Python。本文将介绍MXNet支持的Python版本，并提供一些相关示例代码。
## Python版本支持
MXNet支持以下Python版本：
- Python 2.7
- Pyt
原创
2023-08-12 14:49:49
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文章目录1、torch.max2、为什么每计算一个batch，就需要调用一次optimizer.zero_grad() ？3、torch.no_grad()4、val_label.size(0) 等价val_label.size()[0]5、zip==python内置函数6、nn.ReLU(inplace=True)7、net.train()与net.eval()8、item() → numbe
安装环境：Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community。记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程。该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包，没有自己使用CMake编译。网上有很多自己编译的教程，过程都比较繁琐，直接使用release包对新手来说更加简单方便。选择MXNet的原因是因为看了《Caffe、Tensor
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2024-01-17 05:58:37
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依赖软件环境 转换caffemodel到mxnet所需的工具
依赖硬件环境
nvidia显卡 CUDA win10 64位
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
1.下载最新版Windows下的release mxnet，注意GPU与CPU的版本区别，无GPU的机
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2024-05-09 17:02:02
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深度学习框架MxNet配置（GPU版本）1.对应镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/mxnet/找到与自己电脑Python版本对应（命令行使用python --v查看对应版本）的版本下载 2.在对应文件夹下ctrl+shift+右键在此处打开PowerShell窗口，复制文件夹名字mxnet-1.7.0.post2-py2.py3-none-win_
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2023-11-15 22:13:30
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在深度学习领域，MXNet 是一个非常重要的开源深度学习框架。然而，如何确保它与 Python 版本的兼容性却是一个经常被提及的问题。本文记录了解决“mxnet支持python版本”问题的流程，为广大开发者提供参考。
## 环境准备
在开始之前，需要确保您的开发环境满足 MXNet 的安装要求。以下是依赖项的安装指南。
### 依赖安装指南
1. **Python 版本**：确保使用 Py
这篇文章将介绍MXNet的编译安装。 MXNet的编译安装分为两步：首先，从C++源码编译共享库（libmxnet.so for linux，libmxnet.dylib for osx，libmxnet.dll for windows）。接着，安装语言包。 1. 构建共享库依赖 目标是构建共享库文件。最小构建需求：最新的支持C++ 11的C++编译器，比如g++ >= 4
一、MXNet框架 利用gluon确实简洁，首先要从mxnet中导入gluon，即from mxnet import gluon 常用mxnet中模块：autograd、gluon、init、nd 常用gluon中模块：data、nn、loss 1、读取数据模块 data模块：dataset =data.ArrayDataset(features, labels) data.DataLoader(
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2024-08-16 11:59:05
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安装MXNET由于公司需要，近期需要快速精通mxnet，接下来的几个星期会陆续更新关于mxnet的笔记，提供参考和备忘。第一篇介绍mxnet的安装，mxnet的安装过程十分蛋疼，个人也是摸索了许久才安装成功，期间也是遇到了各种奇奇怪怪的坑，为了避免新人少走弯路，遂将经验总结于此。windows上的安装本人机器配置为Win10 + Cuda 7.5， 后续的安装以此为准。 1.mxnet需要VS20
在之前，我在win10上装了cuda11.0以及tf-gpu2.4.1，然后我的后续踩坑之路来了，在安装mxnet遇到了很多错误。目前仅安装上了cpu版本，gpu未试探出来，只能默默等开发者把cuda11.0的windows版本的mxnet-gpu开发出来了。 以下记录我的踩坑之路以及如何装上mxnet的cpu版本。（gpu目前还是没安上，以下有针对安gpu的一些失败问题与尝试）最重要的话就是：目
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2024-05-07 10:52:36
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1. 查看一下自己的cuda版本 cuda=10.2 而我这边的python版本为3.6 有点难办，如果使用国内源的话，mxnet最新版本为10.1 也就是说10.2的版本是找不到的 然后我就百度，查博客，看了很多篇文章，发现很多都是10.1，9.0版本的，找不到10.2版本 无奈之下在哪去官网看看经过一番查找后，找到了下载地址打开网站，往下找找就可以找到使用pip的下载地址 有三个pip 第一个
1. 基本数据结构 和pytorch等中的tensor类似，mxnet中的ndarray或者nd，用来操作矩阵或者张量数据。基本操作类似于Numpy， 支持计算，索引等。 创建矩阵from mxnet import nd #或者 from mxnet import ndarray as nd
#创建矩阵
x1 = nd.array([[1
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2024-04-25 11:08:35
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文章目录1、英伟达显卡驱动安装2、cuda9.0安装3、cudnn的安装4、anaconda安装5、安装TensorFlow和Keras 安装 1、英伟达显卡驱动安装第一步：如果不是重新装的系统，就要把旧的驱动删掉；如果是新装的系统，就不用管了。 第二步：禁止自带的nouveau nvidia驱动。我的电脑原本是没有这个文件的，所以需要先创建这个文件的。在终端执行：sudo touch /etc
Pangolin: An Efficient and Flexible Graph Mining System on CPU and GPUPangolin: 一个高效灵活的基于 CPU 和 GPU 的图挖掘系统 [Paper] [Slides] [Code] VLDB’20摘要一个针对共享内存CPU和GPU的内存图模式挖掘(Graph Pattern Mining, GPM)框架. 第一个为GP
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2024-03-24 10:32:20
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下面我们来了解一些GPU memory的知识，主要参考资料：http://fgiesen.wordpress.com/0211/07/02/a-trip-through-the-graphics-pipeline-2011-part-2 下面我们看下memory 如何与GPU和 host连接，了解video memory的工作flow： &
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2024-05-01 22:58:53
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