其中蓝色部分为改动的（）说明：本文记录时间为2017.7.23。在此时Tensorflow在Win下的安装要求为系统64位且Python版本为3.5（现已经支持py 3.6），MXNet在Win下只支持Python 2。 更新说明：在8月19日发布了Tensorflow1.3.0后，cudnn支持6.0而不再支持5.1，所以一定要选对版本哦。一.安装Anaconda 由于Mxnet在w
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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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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1. 基本概念1.1 MXNet相关概念 深度学习目标：如何方便的表述神经网络，以及如何快速训练得到模型 CNN(卷积层)：表达空间相关性(学表示) RNN/LSTM：表达时间连续性(建模时序信号) 命令式编程(imperative programming)：嵌入的较浅，其中每个语句都按原来的意
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2024-01-12 01:42:52
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一、anaconda的安装1、anaconda的下载anaconda的下载很多博主会给出官网和镜像两种方式，个人认为完全不需要官网，镜像资源yyds，这里直接给出清华的镜像源：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror这里需要注意的是，并不是越新的anaconda越好，因为我第一次使用的是anaco
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2024-09-02 08:45:13
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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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一、学习内容MTCNN的学习，主要学习其预测过程。具体细节结合以下代码记录： pytorch框架：https://github.com/TropComplique/mtcnn-pytorch, MXNet框架：https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face_detection主要围绕pytorch框架来记录，其代码实现基本相似，主要的函数操作是相同的，之所
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2024-01-02 20:14:58
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mxnet 新提出的 Gluon 框架是一个 动态图框架：动态图： define by run 代表就是 Tensorflow，我们首先定义好计算图，然后 feed 数据进行训练网络参数。静态图： define and run 代表就是 chainer， pytorch 和 Gluon 了，在运行的时候定义图。在每个 batch 进行训练的时候都会重新定义一次计算图。1. 安装pip instal
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2024-01-11 13:25:32
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https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797
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2022-09-23 15:23:56
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Windows10下安装GPU版本的MXNetMXNet官网：http://mxnet.dmlc.ml/ 官网安装教程：http://mxnet.io/get_started/setup.html#installing-mxnet 官方编译好的版本:https://github.com/dmlc/mxnet/releases 如果只是用cpu版本的同学推荐使用编译好的版本，如果使用GPU版本
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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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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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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