虽然 Gluon 提供了大量常用的层,但有时候我们依然希望自定义层.本节将介绍如何使用 NDArray 来自定义一个 Gluon 的层,从而以后可以被重复调用. 不含模型参数的自定义层 我们先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层.事实上,这和 "模型构造" 中介绍的使用 Block 构造模型类似. 通过继承 Block 自定义了一个将输入减掉均值的层:CenteredLayer 类,并将层的计算放在 forward 函数里. class CenteredLayer(nn.Block)…

MXNet深度学习库简介 摘要: MXNet是一个深度学习库, 支持C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab以及JavaScript等语言; 支持命令和符号编程; 可以运行在CPU,GPU,集群,服务器,台式机或者移动设备上. mxnet是cxxnet的下一代, cxxnet借鉴了Caffe的思想, 但是在实现上更加干净. MXNet安装: 这里针对的是Ubuntu 12+以上的系统的安装过程, 首先安装git(如果你电脑上还没有的话): # Install gi…

进入更深的层次:模型构造.参数访问.自定义层和使用 GPU. 模型构建 在多层感知机的实现中,我们首先构造 Sequential 实例,然后依次添加两个全连接层.其中第一层的输出大小为 256,即隐藏层单元个数是 256:第二层的输出大小为 10,即输出层单元个数是 10. 我们之前都是用了 Sequential 类来构造模型.这里我们另外一种基于 Block 类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解 Sequential 的运行机制. 继承 Block 类来构造模型 Blo…

作者:Double_V_ 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 作者:Double_V_ 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 作者:Double_V_ 来源:CSDN 原文:https://…

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia,目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出. Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便…

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数. 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize(). from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.unifor…

mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU.默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算.在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示. 需要注意的是,mx.cpu()(或者在括号里填任意整数)表示所有的物理 CPU 和内存.这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU 核. 但 mx.gpu() 只代表一块显卡和相应的显卡内存.如果有多块 GPU,我们用 mx.…

1.介绍 目标检测是指任意给定一张图像,判断图像中是否存在指定类别的目标,如果存在,则返回目标的位置和类别置信度 如下图检测人和自行车这两个目标,检测结果包括目标的位置.目标的类别和置信度 因为目标检测算法需要输出目标的类别和具体坐标,因此在数据标签上不仅要有目标的类别,还要有目标的坐标信息 可见目标检测比图像分类算法更复杂.图像分类算法只租要判断图像中是否存在指定目标,不需要给出目标的具体位置:而目标检测算法不仅需要判断图像中是否存在指定类别的目标,还要给出目标的具体位置 因此目标检测算法实际…

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层…

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…