MXNet技术特性2015年9月29日 13:46 阅读 12291我们在今天发布了新的Project dmlc/MXNet ( https://github.com/dmlc/mxnet )。这是自xgboost, cxxnet, minerva以来集合DMLC几乎所有开发者力量的一个机器学习项目。MXNet名字源于”Mix and Maximize”。我们一直有一个目标，就是希望把c
前言：caffe是很优秀的dl平台。影响了后面很多相关框架。cxxnet借鉴了很多caffe的思想。相比之下，cxxnet在实现上更加干净，例如依赖很少，通过mshadow的模板化使得gpu和cpu代码只用写一份，分布式接口也很干净。mxnet是cxxnet的下一代，目前实现了cxxnet所有功能，但借鉴了minerva/torch7/theano，加入更多新的功能。ndarray编程接口，类似m
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2016-07-12 09:58:00
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哇塞，好久么有跟进mxnet啦，python改版了好多好多啊，突然发现C++用起来才是最爽的. 贴一个mxnet中的C++Example中的mlp网络和实现，感觉和python对接毫无违和感。真是一级棒呐. 结果： poch 18900 Accuracy: 0.703125epoch 19000 A
原创
2022-02-23 16:48:20
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The MxNet needs the following thirdparties:1. lapack complie lapack-3.6.1: 1.2.download intel fortran compiler: http://tieba.baidu.com/p/2753187458
add the cmake complier : C:\Program File
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2016-08-01 15:02:00
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1.背景介绍MXNet是一个高性能的深度学习框架，由亚马逊开发并开源，并成为了Apache软件基金会的一个顶级项目。MXNet的核心设计思想是将深度学习模型和算法的实现与底层计算和存储分离，从而实现高性能和高效率的深度学习计算。MXNet支持多种编程语言，包括Python、C++、R等，并提供了丰富的API和工具，使得开发者可以轻松地构建、训
原创
2023-12-27 09:48:32
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训练神经网络涉及不少的步骤。我们需要知道如何提供输入训练数据，初始化模型参数，执行前向和后向传播，根据计算的梯度更新权重，模型检查等。在预测过程中，大部分步骤是重复的。 所有这一切对于新手以及经验丰富的开发人员而言都是相当艰巨的。幸运的是，MXNet的module 包(简写为mod )模块化了用于训练和推断的常用代码。module提供用于执行预定义网络的高级和中级接口。我们可以互换地使用两个接口。
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2024-08-05 11:36:15
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DL框架之MXNet ：深度学习框架之MXNet 的简介、安装、使用方法、应用案例之详细攻略目录MXNet 的简介1、优缺点2、相关文章3、相关链接MXNet 的安装MXNet 的使用方法1、个人使用总结2、经典模型集合—MXNet Model Zoo3、模型分类MXNet 的应用案例MXNet 的简介 A f...
原创
2022-04-22 14:48:02
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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，以及它们在计算
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2024-01-29 21:26:20
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DL框架之MXNet ：深度学习框架之MXNet 的简介、安装、使用方法、应用案例之详细攻略目录MXNet 的简介1、优缺点2、相关文章3、相关链接MXNet 的安装MXNet 的使用方法1、个人使用总结2、经典模型集合—MXNet Model Zoo3、模型分类MXNet 的应用案例MXNet 的简介 A f...
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2021-06-15 22:44:57
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参考资料： "有基础（Pytorch/TensorFlow基础）mxnet+gluon快速入门" symbol 是一个重要的概念，可以理解为符号，就像我们平时使用的代数符号 ，`y z` 一样。一个简单的类比，一个函数 $f(x) = x^{2}$，符号 就是 symbol，而具体 的值就是 nda
原创
2021-08-27 09:46:10
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# Python与MXNet
Python是一种广泛使用的高级编程语言，而MXNet是一种深度学习框架。结合这两者，Python与MXNet可以为开发者提供强大的工具和功能，用于解决各种机器学习和深度学习任务。本文将介绍Python与MXNet的组合，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解它们的使用。
## Python与MXNet的优势
Python作为一种高级编程语言，具有简洁明了的语法和强
原创
2023-12-21 11:42:17
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实现使用mxnet GPU 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装CUDA和cuDNN |
| 2 | 安装mxnet |
| 3 | 配置环境变量 |
| 4 | 测试mxnet GPU 支持 |
### 步骤一：安装CUDA和cuDNN
首先，我们需要安装CUDA和cuDNN来支持mxnet在GPU上的运行。CUDA是NVIDIA的并行计
原创
2024-05-17 09:31:47
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A = mx.sym.Variable('A')B = mx.sym.Variable('B')C = A + BD = A - BE = A * BF = A / B# a = mx.nd.empty(1) # 生成一个维度为1的随
原创
2024-10-24 11:03:37
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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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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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MXNet是基础，Gluon是封装，两者犹如TensorFlow和Keras，不过得益于动态图机制，两者交互比TensorFlow和Keras要方便得多，其基础操作和pytorch极为相似，但是方便不少，有pytorch基础入门会很简单。注意和TensorFlow不同，MXNet的图片维度是 batch x channel x height x width 。MXNet的API主要分为3层，最基础
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2023-11-30 09:37:08
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前段时间工作中用到了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。 一、MXnet的安装及使用 开源地址：https://github.com/dmlc/mxnet 如下是单节点的具体安装和实验流程，参考于官方文档：http://mxnt.ml/en/latest/build.html#building-on-linux 1.1、
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2024-05-13 20:36:56
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在上篇文章我介绍了深度学习的一些python基础和IDE的选择，这次我们从李沐老师的译作《动手学深度学习》中完整的走一遍安装MXNet的安装。在介绍安装MXNet安装之前，我们先了解一下，什么是MXNet？在如今开源深度学习框架中包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon等等。但是当下最
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2024-08-20 13:15:14
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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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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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