一、一开始看到各种安装方法，简单的，用pip安装mxnet的python CPU版本和GPU版本。windows还是linux，python2还是python3，安装命令都一样用pip安装mxnet的python CPU版本：pip install mxnet用pip安装mxnet的python GPU版本:pip install mxnet-cu80 mxnet-cu80
Caffe已经很久没有更新过了，曾经的霸主地位果然还是被tensorflow给终结了，特别是从0.8版本开始，tensorflow开始支持分布式，一声叹息…MXNet还是那么拼命，支持的语言新增了四种，Matlab/Javascripts/C++/Scala，文档也变的更漂亮了，还推出了手机上图片识别的demo[8]。1 基本数据结构库名称数据结构名称设计方式CaffeBlob存储的数据可以看成N
原创
2021-03-23 18:46:42
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本文目录环境安装PyTorch数据类型操作pandas读写数据集矩阵操作自动求导概率论 环境安装PyTorch官网Jupyter NoteBookPyTorch数据类型操作import torch
x = torch.arange(12) # 使用arange创建一个行向量x tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
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2024-10-12 20:04:57
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Python中MXNet模型转TensorFlow模型
MXNet和TensorFlow都是目前应用广泛的深度学习框架，它们提供了丰富的工具和函数来构建、训练和部署机器学习模型。然而，在某些情况下，我们可能需要在不同的框架之间进行模型转换。本文将介绍如何将在MXNet中训练的模型转换为TensorFlow模型，并提供代码示例。
准备工作
在开始之前，我们需要先安装MXNet和TensorFlo
原创
2024-01-05 09:47:20
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最近两天小编实验室新买回来一台图形工作站，需要搭建python+tensorflow-gpu的环境，花费了一天半的时间配置完成，当然如果你网络好，可能半天就OK拉，下面来个总结吧。表格中是此次配置的主要环境windows10系统Anaconda3-4.0.0（64位）python3.5cuda10.0 tensorflow-gpu1.14.01、配置中的软件要求按照tenso
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2024-05-14 08:19:26
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本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现 线性回归 模型？并且以 Kaggle 上数据集 "USA_Housing" 做线性回归任务来预测房价。 回归任务，scikit learn 亦可以实现，具体操作可以查看 "线性回归模型的原理与 scikit learn 实
原创
2021-08-27 09:54:24
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本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现线性回归模型？并且以 Kaggle 上数据集 USA_Housing 做线性回归任务来预测房价。 回归任务，scikit-learn 亦可以实现，具体操作可以查看 线性回归模型的原理与 scikit-learn 实现。 载入
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2020-03-26 23:50:00
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MXNET是一款用于深度学习的工具和框架。优点是使用方便(支持python,R语言等等)，性能好，支持多GPU，对神经网络支持比较好。有高层的符号定义语言，能比较方便地构建复杂的多层神经网络。目前得到亚马逊和apache的大力支持，前途应该还不错。--------------------------------------------------------------------------
在练习tensorflow转写成pytorch对之前的一段tensorflow的seq2seq代码实现pytorch的转换任务是这样的： 要将中文日期翻译成英文日期格式，并且输入的时候不知道是1980年还是2080年，需要模型自行判断 已经有了tensorflow的代码完整tensorflow代码# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri May 21 1
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2023-12-23 21:50:49
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Tensorflow安装教程1. Anaconda安装前往Anaconda官网，下载对应版本Anaconda安装包。 安装包下载完成后，进行安装，记得自己Anaconda的安装路径。2. Pycharm安装前往Jetbrain官网，下载安装社区版Pycharm即可。3. 确定Tensorflow版本前往Tensorflow gpu support网站，查看版本要求。 由于Tensorflow 2.
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2024-05-27 23:14:58
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This article will focus on some basic information about all of these, and some key points of differentiation to keep in mind which will allow you to choose the best framework for a product or project
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2018-03-07 15:25:00
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常用深度学习框——Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLe
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2020-05-30 14:26:00
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TensorFlow、MXNet、Keras如何取舍？常用深度学习框架对比作者简介魏秀参，旷视科技Face++南京研究院负责人。南京大学LAMDA研究所博士，主要研究领域为计算机视觉和机器学习。在相关领域顶级国际期刊如IEEETIP、IEEETNNLS、MachineLearningJournal等和顶级国际会议如ICCV、IJCAI、ICDM等发表论文十余篇，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚
原创
2020-11-04 10:04:35
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文章目录Anaconda安装+Tensorflow2.0安装配置+Pycharm安装+GCN调试（Window 10)一、Anaconda 安装1、下载Anaconda2、安装Anaconda二、Tensorflow2.0安装1、 配置Anaconda独立运行环境2、安装相关软件包以及tensorflow三、pycharm安装四、GCN调试1、pycharm导入GCN项目2、配置pycharm项
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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DL framework的学习成本还是不小的，以后未来的发展来看，你建议选哪个？请主要对比分析下4个方面吧：
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2022-07-22 14:04:59
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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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探索数据的秘密：基于TensorFlow和PyTorch的变分自编码器 variational-autoencoderVariational autoencoder implemented in tensorflow and pytorch (including inverse autoregressive flow) 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/var
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2024-10-15 09:06:23
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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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