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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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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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、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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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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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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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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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
起源：配置李沐《动手学深度学习》环境 建议：在anconda环境下安装mxnet 问题：直接输入pip install mxnet可能会出现以下问题ERROR: Command errored out with exit status 解决：创建新的环境 conda create --name mx ...
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2021-07-30 13:35:00
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2评论
# Python安装MXNet教程
## 1. 整体流程
以下是安装Python和MXNet的整体流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Python |
| 2 | 安装pip |
| 3 | 使用pip安装MXNet |
## 2. 安装Python
在开始安装MXNet之前，我们需要先安装Python。请按照以下步骤进行操作：
1. 打开P
原创
2023-12-01 09:27:52
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背景：已安装anaconda，已有pyton版本：3.8，3.9mxnet下载版本：1.5，但是通过conda install mxnet指令安装好像也没用上下载这个已存在虚拟环境：gluon，且该环境下python版本为3.6.13 问题的要点： 用的哪个环境？该环境下python版本是否与m
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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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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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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依赖软件环境 转换caffemodel到mxnet所需的工具
依赖硬件环境
nvidia显卡 CUDA win10 64位
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
1.下载最新版Windows下的release mxnet，注意GPU与CPU的版本区别，无GPU的机
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2024-05-09 17:02:02
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安装环境：Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community。记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程。该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包，没有自己使用CMake编译。网上有很多自己编译的教程，过程都比较繁琐，直接使用release包对新手来说更加简单方便。选择MXNet的原因是因为看了《Caffe、Tensor
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2024-01-17 05:58:37
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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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# Python安装MXNet报错解决方法
## 引言
MXNet是一种基于深度学习的开源框架，它提供了多种语言接口，其中包括Python接口。然而，在安装MXNet时，有时会遇到各种报错。本文将介绍一些常见的MXNet安装报错及其解决方法，帮助读者顺利安装MXNet。
## 报错信息及解决方法
### 报错信息1："Command errored out with exit status
原创
2024-01-08 08:45:36
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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
