从零开始学习MXnet(一)
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。如下图所示:
我这个label是瞎填的,所以都是0。另外最新的MXnet上面的im2rec是有问题的,它生成的list所有的index都是0,不过据说这个index没什么用.....但我还是改了一下。把yield生成器换成直接append即可。
执行的命令如下:
sudo python im2rec.py --list=True /home/erya/dhc/result/try /home/erya/dhc/result/ --recursive=True --shuffle=true --train-ratio=0.8
每个参数的意义在代码内部都可以查到,简单说一下这里用到的:--list=True说明这次的目的是make list,后面紧跟的是生成的list的名字的前缀,我这里是加了路径,然后是图片所在文件夹的路径,recursive是是否迭代的进入文件夹读取图片,--train-ratio则表示train和val在数据集中的比例。
执行上面的命令后,会得到三个文件:
然后再执行下面的命令生成最后的rec文件:
sudo python im2rec.py /home/erya/dhc/result/try_val.lst /home/erya/dhc/result --quality=100
以及,sudo python im2rec.py /home/erya/dhc/result/try_train.lst /home/erya/dhc/result --quality=100
来生成相应的lst文件的rec文件,参数意义太简单就不说了..看着就明白,result是我存放图片的目录。
这样最终就完成了数据的预处理,简单的说,就是先生成lst文件,这个其实完全可以自己做,而且后期我做segmentation的时候,label就是图片了..
二、非常简单的小demo
先上代码:
import mxnet as mx
import logging
import numpy as np logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)#暂时不需要管的log
def ConvFactory(data, num_filter, kernel, stride=(1,1), pad=(0, 0), act_type="relu"):
conv = mx.symbol.Convolution(data=data, workspace=256,
num_filter=num_filter, kernel=kernel, stride=stride, pad=pad)
return conv #我把这个删除到只有一个卷积的操作
def DownsampleFactory(data, ch_3x3):
# conv 3x3
conv = ConvFactory(data=data, kernel=(3, 3), stride=(2, 2), num_filter=ch_3x3, pad=(1, 1))
# pool
pool = mx.symbol.Pooling(data=data, kernel=(3, 3), stride=(2, 2), pool_type='max')
# concat
concat = mx.symbol.Concat(*[conv, pool])
return concat
def SimpleFactory(data, ch_1x1, ch_3x3):
# 1x1
conv1x1 = ConvFactory(data=data, kernel=(1, 1), pad=(0, 0), num_filter=ch_1x1)
# 3x3
conv3x3 = ConvFactory(data=data, kernel=(3, 3), pad=(1, 1), num_filter=ch_3x3)
#concat
concat = mx.symbol.Concat(*[conv1x1, conv3x3])
return concat
if __name__ == "__main__":
batch_size = 1
train_dataiter = mx.io.ImageRecordIter(
shuffle=True,
path_imgrec="/home/erya/dhc/result/try_train.rec",
rand_crop=True,
rand_mirror=True,
data_shape=(3,28,28),
batch_size=batch_size,
preprocess_threads=1)#这里是使用我们之前的创造的数据,简单的说就是要自己写一个iter,然后把相应的参数填进去。
test_dataiter = mx.io.ImageRecordIter(
path_imgrec="/home/erya/dhc/result/try_val.rec",
rand_crop=False,
rand_mirror=False,
data_shape=(3,28,28),
batch_size=batch_size,
round_batch=False,
preprocess_threads=1)#同理
data = mx.symbol.Variable(name="data")
conv1 = ConvFactory(data=data, kernel=(3,3), pad=(1,1), num_filter=96, act_type="relu")
in3a = SimpleFactory(conv1, 32, 32)
fc = mx.symbol.FullyConnected(data=in3a, num_hidden=10)
softmax = mx.symbol.SoftmaxOutput(name='softmax',data=fc)#上面就是定义了一个巨巨巨简单的结构
# For demo purpose, this model only train 1 epoch
# We will use the first GPU to do training
num_epoch = 1
model = mx.model.FeedForward(ctx=mx.gpu(), symbol=softmax, num_epoch=num_epoch,
learning_rate=0.05, momentum=0.9, wd=0.00001) #将整个model训练的架构定下来了,类似于caffe里面solver所做的事情。 # we can add learning rate scheduler to the model
# model = mx.model.FeedForward(ctx=mx.gpu(), symbol=softmax, num_epoch=num_epoch,
# learning_rate=0.05, momentum=0.9, wd=0.00001,
# lr_scheduler=mx.misc.FactorScheduler(2))
model.fit(X=train_dataiter,
eval_data=test_dataiter,
eval_metric="accuracy",
batch_end_callback=mx.callback.Speedometer(batch_size))#开跑数据。
从零开始学习MXnet(一)的更多相关文章
- 从零开始学习MXnet(四)计算图和粗细粒度以及自动求导
这篇其实跟使用MXnet的关系不大,但对于我们理解深度学习的框架设计还是很有帮助的. 首先还是对promgramming models的一个简单介绍,这个东西实际上是在编译里面经常出现的东西,我们在编 ...
- 从零开始学习MXnet(五)MXnet的黑科技之显存节省大法
写完发现名字有点拗口..- -# 大家在做deep learning的时候,应该都遇到过显存不够用,然后不得不去痛苦的减去batchszie,或者砍自己的网络结构呢? 最后跑出来的效果不尽如人意,总觉 ...
- 从零开始学习MXnet(三)之Model和Module
在我们在MXnet中定义好symbol.写好dataiter并且准备好data之后,就可以开开心的去训练了.一般训练一个网络有两种常用的策略,基于model的和基于module的.今天,我想谈一谈他们 ...
- 从零开始学习MXnet(二)之dataiter
MXnet的设计结构是C++做后端运算,python.R等做前端来使用,这样既兼顾了效率,又让使用者方便了很多,完整的使用MXnet训练自己的数据集需要了解几个方面.今天我们先谈一谈Data iter ...
- ASP.NET从零开始学习EF的增删改查
ASP.NET从零开始学习EF的增删改查 最近辞职了,但是离真正的离职还有一段时间,趁着这段空档期,总想着写些东西,想来想去,也不是很明确到底想写个啥,但是闲着也是够 ...
- 从零开始学习jQuery (五) 事件与事件对象
本系列文章导航 从零开始学习jQuery (五) 事件与事件对象 一.摘要 事件是脚本编程的灵魂. 所以本章内容也是jQuery学习的重点. 本文将对jQuery中的事件处理以及事件对象进行详细的讲解 ...
- 从零开始学习jQuery (四) 使用jQuery操作元素的属性与样式
本系列文章导航 从零开始学习jQuery (四) 使用jQuery操作元素的属性与样式 一.摘要 本篇文章讲解如何使用jQuery获取和操作元素的属性和CSS样式. 其中DOM属性和元素属性的区分值得 ...
- 从零开始学习jQuery (三) 管理jQuery包装集
本系列文章导航 从零开始学习jQuery (三) 管理jQuery包装集 一.摘要 在使用jQuery选择器获取到jQuery包装集后, 我们需要对其进行操作. 本章首先讲解如何动态的创建元素, 接着 ...
- 从零开始学习jQuery (二) 万能的选择器
本系列文章导航 从零开始学习jQuery (二) 万能的选择器 一.摘要 本章讲解jQuery最重要的选择器部分的知识. 有了jQuery的选择器我们几乎可以获取页面上任意的一个或一组对象, 可以明显 ...
随机推荐
- python3 练习题100例 (二十一)打印一定范围内的水仙花数
题目内容: 水仙花数是指一个n位数 (n≥3),它的每个位上的数字的n次幂之和等于它本身. 例如:153是一个“水仙花数”,因为 153 是个 3位数,而1**3+5**3+3**3==153. 输入 ...
- 05 redis(进阶)
redis 阶段一.认识redis 1.什么是redis Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo(网名:antirez)开发的一款内存高速缓存数据库.Redis全称为:Remo ...
- django之多表查询
一.创建模型 在Models创建如下模型: from django.db import models # Create your models here. # 用了OneToOneField和Fore ...
- python爬取豆瓣流浪地球影评,生成词云
代码很简单,一看就懂. (没有模拟点击,所以都是未展开的) 地址: https://movie.douban.com/subject/26266893/reviews?rating=&star ...
- Kubernetes-设计理念(三)
Kubernetes设计理念与分布式系统 分析和理解Kubernetes的设计理念可以使我们更深入的了解Kubernetes系统,更好的利用它管理分布式部署的云原生应用,另一方面也可以让我们借鉴其在分 ...
- BZOJ2693: jzptab(莫比乌斯反演)
Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 512 MBSubmit: 2068 Solved: 834[Submit][Status][Discuss] Descripti ...
- PHP.45-TP框架商城应用实例-后台20-权限管理-RBAC表构造与代码生成
权限管理 三张主表{p39_privilege(权限).p39_role(角色).p39_admin(管理)} 两张中间表{p39_role_pri(角色-权限).p39_admin_role(管理- ...
- 两个完整的jquery slide多方面滑动效果实例
实例1,需要引用jquery-ui.js <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" &qu ...
- beego orm
http://beego.me/docs/mvc/model/overview.md go get github.com/astaxie/beego/orm Simple Usage package ...
- 云计算之路-阿里云上:Web服务器请求到达量突降
今天下午遇到了自使用阿里云以来首次遇到的新情况——http.sys的ArrivalRate突降(说明请求到达IIS的请求数量少了),而且SLB中的3台ECS都出现了这个问题. 1. 10.161.24 ...