文章最前： 我是Octopus，这个名字来源于我的中文名--章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github ；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。相关文章：LeetCode：55. Jump Game（跳远比赛）Leetcode：300. Longest Increasing Sub
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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MX能迅速跑到Linux发行版的前面，秉承Debian最优良的稳定性传统而又放心引入较新Linux内核是最主要原因。这不是某些无知linux“撸客”在虚拟机上比划三两下就能理解的。本文和本人都不喜欢掺和发行版的争论，此话题到此为止。下面介绍MX的另一大杀器——MX-Live-usb系统。相比Debian以及其他发行版的LiveUSB，MX的Live系统的主要特点是：操作系统可定制、可更新用户文件可
最近有项目要用mxnet，要从头开始配置mxnet，记录一下全过程，先说下在Windows 10下的安装GPU版本的问题。查看cuda版本首先要查看一下自己安装 的cuda版本，一般情况下可以使用nvcc --version或nvidia-smi -q指令，比如我的是10.1版，C:\Users\SpaceVision>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda
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2024-05-26 12:35:07
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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
写在前面 由于Windows自身对这些软件的兼容性一言难尽，而重新搭载虚拟机的过程又过于麻烦，因此笔者另辟蹊径，使用在Microsoft Store上的WSL来完成Linux环境的配置，同时结合VS Code来避免图形化界面的安装，尽量让Linux环境轻量级，同时也保证了代码高亮等更专业友好的开发环境。具体安装步骤主要分以下几步：在Microsoft Store下载安装Ubuntu WSL配置V
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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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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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
此处假设树莓派基础配置(初始化、网络等)已经配置完成。 下面，开始进入正式环节。1 换源及更新1.1 编辑 /etc/apt/sources.list 文件在终端执行如下命令sudo nano /etc/apt/sources.list(对于nano，它是一个字符终端的文本编辑器，有点像DOS下的editor程序。它比vi/vim要简单得多，比较适合Linux初学者使用。)先将其中的原有的源注释掉
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2024-09-12 07:45:57
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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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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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最近有项目要用mxnet，要从头开始配置mxnet，记录一下全过程，先说下在Windows 10下的安装GPU版本的问题。查看cuda版本首先要查看一下自己安装 的cuda版本，一般情况下可以使用nvcc --version或nvidia-smi -q指令，比如我的是10.1版，C:\Users\SpaceVision>nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2019 NVIDIA C
原创
2022-01-25 16:26:46
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最近有项目要用mxnet，要从头开始配置mxnet，记录一下全过程，先说下在Windows 10下的安装GPU版本的问题。查看cuda版本首先要查看一下自己安装 的cuda版本，一般情况下可以使用nvcc --version或nvidia-smi -q指令，比如我的是10.1版，C:\Users\SpaceVision>nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2019 NVIDIA C
原创
2021-07-14 16:14:37
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文档英文原版参见Iterators - Loading data在本教程中，我们专注于如何将数据提供给训练或推断程序。 MXNet中的大多数训练和推断模块接受数据迭代器，因此简化了此过程，特别是在读取大型数据集时。 这里我们讨论 API 规则和几个提供的迭代器。前提要求完成本教程，我们需要：MXNetOpenCV Python library, Python Requests, Matplotli
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2024-09-07 23:32:04
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在第5篇文章中，我们使用三种预训练模型进行物体检测，并通过一些图片对他们的效果进行了对比。在这一过程中发现这些模型有着截然不同的内存需求，最“节省”的Inception v3“只”需要43MB内存。那这就提出了另一个问题：“能否在某些非常小型的设备，例如树莓派上运行这些模型？”嗯，一起试试吧！在树莓派上构建MXNet目前已经有了官方教程，但我发现其中缺少一些关键步骤，因此我也写了一版。该教程在运行
熟悉IT历史的朋友一定不会忘记98蓝屏事件：时任微软CEO的比尔·盖茨和助理 Chris Capossela在1998年春季计算机分销商展会（COMDEX ）现场演示Windows 98的“即插即用”（plug-and-play）新特性时，经历了演示计算机当场冷不丁甩出蓝屏死机（Blue Screen of Death，简称BSOD）界面的尴尬一幕： 尽管微软极力想要化解其中的尴尬，但
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2024-04-24 09:56:26
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文档英文原版参见Symbol - Neural network graphs and auto-differentiation在前面的教程中，我们介绍了NDArray，MXNet中操作数据的基本数据结构。仅仅使用NDArray本身，我们就可以执行很多数学操作。实际上，我们也可以使用NDArray定义和更新一整个神经网络。NDArray支持命令式编程（用于科学计算），充分利用任何前端语言的本机控制。
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2024-08-30 17:48:30
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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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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
