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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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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写在前面的话，小半周时间都为了搞这个，真的头疼，没有问题的人可
原创
2023-02-23 15:54:51
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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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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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背景：在开发和调试阶段，nfs是不可或缺的方式。 nfs：Network File System nfs方式本质上相当于将PC宿主机上某个特定的目录当做开发的网络硬盘使用，这样通过网络挂载方式直接将需调试的内容挂载到开发板上，无需反复烧写。reference：Linux NFS faq 环境：Ubuntu 11.10 1、安装nfs软件包。$ sudo apt-get inst
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2024-09-14 10:26:58
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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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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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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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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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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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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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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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写这篇博文的初衷是希望能整理下自己在使用MxNet过程中对这个框架的理解。详细的介绍都给出了链接，这篇相当于一个概括，希望能对这个框架有一个总的认识，内容会不断补充，有疑问的欢迎交流，谢谢。
1、下载MxNet并编译
MxNet的官方网址：http://mxnet.io/get_s
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2024-05-10 17:11:58
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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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起源：配置李沐《动手学深度学习》环境 建议：在anconda环境下安装mxnet 问题：直接输入pip install mxnet可能会出现以下问题ERROR: Command errored out with exit status 解决：创建新的环境 conda create --name mx ...
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2021-07-30 13:35:00
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