from mxnet import nd,autograd,init,gluon from mxnet.gluon import data as gdata,loss as gloss,nn num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2,-3.4] true_b = 4.2 features = nd.random.normal(scale=1,shape=(num_examples,num_inputs)) labels = true_w[0]*…

1. 导入各种包 from mxnet import gluon import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from mxnet import image from mxnet import autograd 2. 导入数据 我使用cifar10这个数据集,使用gluon自带的模块下载到本地并且为了…

为什么要开发Gluon的接口 在MXNet中我们可以通过Sybmol模块来定义神经网络,并组通过Module模块提供的一些上层API来简化整个训练过程.那MXNet为什么还要重新开发一套Python的API呢,是否是重复造轮子呢?答案是否定的,Gluon主要是学习了Keras.Pytorch等框架的优点,支持动态图(Imperative)编程,更加灵活且方便调试.而原来MXNet基于Symbol来构建网络的方法是像TF.Caffe2一样静态图的编程方法.同时Gluon也继续了MXNet在静态图上…

1. 下载教程 可以用浏览器下载zip格式并解压,在解压目录文件资源管理器的地址栏输入cmd进入命令行模式. 也可以 git pull https://github.com/mli/gluon-tutorials-zh 2.安装gluon CPU 添加源: # 优先使用清华conda镜像 conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 也可选用科大conda镜像…

上一篇演示了纯手动添加隐藏层,这次使用gluon让代码更精减,代码来自:https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/mlp-gluon.html from mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx from mxnet import autograd def transform(dat…

代码来自:https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/linear-regression-gluon.html from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd from mxnet import gluon num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 X = nd.random_norm…

构建数据集 # -*- coding: utf-8 -*- from mxnet import init from mxnet import ndarray as nd from mxnet.gluon import loss as gloss import gb n_train = 20 n_test = 100 num_inputs = 200 true_w = nd.ones((num_inputs, 1)) * 0.01 true_b = 0.05 features = nd.rando…

https://blog.csdn.net/lizzy05/article/details/80162060 from mxnet import nd def dropout(X, drop_probability): keep_probability = 1 - drop_probability assert 0 <= keep_probability <= 1 # 这种情况下把全部元素都丢弃. if keep_probability == 0: return X.zeros_like()…

参考文献 莫凡系列课程视频 增强学习入门之Q-Learning 关于增强学习的基本知识可以参考第二个链接,讲的挺有意思的.DQN的东西可以看第一个链接相关视频.课程中实现了Tensorflow和pytorch的示例代码.本文主要是改写成了gluon实现 Q-learning的算法流程 DQN的算法流程 对于DQN的理解: 增强学习中需要学习的东西是Q-table,决策表.而针对于state space空间太大的情形,很难甚至不可能构建这个决策表.而决策表其实就是一种映射 (s,a)->R, 那么…

多层感知机中: hi 以 p 的概率被丢弃,以 1-p 的概率被拉伸,除以  1 - p import mxnet as mx import sys import os import time import gluonbook as gb from mxnet import autograd,init from mxnet import nd,gluon from mxnet.gluon import data as gdata,nn from mxnet.gluon import loss a…