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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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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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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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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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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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
PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。它因为提供简单易懂的编程接口而广受欢迎，而且正在快速的流行开来。例如 Caffe2 最近就并入了 PyTorch。可能大家不是特别知道的是，MXNet 通过 ndarray 和 gluon 模块提供了非常类似 PyTorch 的编程接口。本文将简单对比如何用这两个框架来实现同样的算法。安装PyTorch 默认使用 conda 来进行安装，例如conda
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2023-12-12 15:07:02
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深度学习pytorch PyTorch绝对是当下的潮流 ，尤其是在最近的1.3和1.4版本中，带来了许多性能改进以及对移动平台的开发者更友好的支持。 但是为什么要选择使用PyTorch，而不是其他框架，如MXNet ， Chainer或TensorFlow ？ 让我们看一下构成PyTorch充分理由的五个原因。 在我们开始之前，请TensorFlow用户在我开始之前就已经输入了愤怒的推文和电子邮
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2024-01-01 20:51:50
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最近相关项目实践了MixNet网络，最终取得的效果不错，但是收敛的过程相对有些缓慢，具体原因还在分析当中，现将相关知识及代码解析如下。如下主要包括3个部分，1是MixNet的原理知识解析(整理自网络)，2是自己对于相应核心代码解析，3相关轻量级模型比较。1. MixNet 其主要创新点是，研究不同卷积核尺寸的影响和观察到组合不同尺寸的卷积核能提高准确率。作者将混合了不同尺寸的卷积核的卷积
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2023-12-21 12:54:38
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现在，元峰开源PyTorch、TensorFlow、MXNet、Keras和Caffe五大主流深度学习框架的人脸检测模型和代码了！前两天，元峰开源的近8000张人脸口罩数据和模型，得到了很多朋友的积极反馈，也有很多朋友留言赞赏我们的开源精神。其中一位粉丝朋友说：“公开这么多数据，你好无私啊”，一句话，瞬间让元峰标注数据的痛苦烟消云散了。但是，笔者开源的是Keras和Caffe版本，有更多的朋友发消
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2024-08-20 15:35:20
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Pytorch 和MxNet（gluon) 的DataLoader以及DataSet设计得比较巧妙，简单记录一下，怕自己忘了。以MxNet为例介绍，因为我现在屏幕上的代码是MxNet的代码；但是Pytorch里好像是一样的，因为我发现gluon很多东西都和pytorch一样。主要是理解一下设计思路，以及一些以前我不常用的python小技巧。 DataLoader和DataSet都是可迭代
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2024-04-19 14:43:53
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用TensorFlow还是PyTorch？从TensorFlow开始学起还是PyTorch？在一年前，这个问题毫无争议，当然是TensorFlow. 但时过境迁，现在的情况大不一样了，下面就来分析对比一下这两个主流框架。首先看一下最近的统计数据，下图的数据是从arxiv论文中统计得到的。上面的黄线是TensorFlow的使用比例，下面的红线是PyTorch的使用比例，可以看出，最近的数据两者已经不
1、查看mxnet的版本import mxnet as mxmx.__version__2、扩展nd的维度image_data = mx.random.normal(shape = (3, 112, 112))image_data.expand_dims(axis = 0)3、装载网络结构import mxnet as mxtrain_net = mx.gluon.model_zoo.get_mo
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2024-01-25 18:13:47
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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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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。--------------------------------------------------------------------------
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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有关将 PyTorch 转换为 ONNX，然后加载到 MXNet 的教程关于ONNX 概述将 PyTorch 模型转换为 ONNX，然后将模型加载到 MXNet 中函数介绍参数函数介绍参量输出 关于ONNX 概述开放神经网络交换 (ONNX) 是一种用于表示深度学习模型的开放格式。ONNX 受到 Amazon Web Services、Microsoft、Facebook 和其他多个合作伙伴的支
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2024-04-11 13:44:27
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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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