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。
转载
2024-08-05 11:36:15
82阅读
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
转载
2024-01-29 21:26:20
23阅读
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
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
转载
2024-09-02 08:45:13
107阅读
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
转载
2024-01-12 01:42:52
264阅读
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
转载
2024-08-20 13:15:14
332阅读
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
转载
2024-01-02 20:14:58
99阅读
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
转载
2024-01-11 13:25:32
347阅读
https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797
转载
2022-09-23 15:23:56
56阅读
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
转载
2016-07-12 09:58:00
106阅读
2评论
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
131阅读
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
转载
2016-08-01 15:02:00
111阅读
2评论
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
122阅读
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。
转载
2024-08-30 17:48:30
127阅读
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
973阅读
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
2021-06-15 22:44:57
1403阅读
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
367阅读
# 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
36阅读
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
200阅读
