MXNet中含有init包,它包含了多种模型初始化方法. 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.uniform(shape=(2,20)) y = net(x) 一.访问模型参数 我们知道可以通过…

一.不含参数层 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, from mxnet import nd, gluon from mxnet.gluon import nn class CenteredLayer(nn.Block): def __init__(self, **kwargs): super(CenteredLayer, self).__init__(**kwargs) def forward(self, x)…

一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程 命令式: def add(a, b): return a + b def fancy_func(a, b, c, d): e = add(a, b) f = add(c, d) g = add(e, f) return g fancy_func(1, 2, 3, 4) 符号式: def add_str(): return ''' def add(a, b): return a + b ''' def fancy_func_str(): return '…

https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9084894.html 目录 一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程 2.MXNet的符号式编程 二.惰性计算 用同步函数实际计算出结果 三.自动并行 回到顶部 一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程 命令式: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 def add(a, b):     return a + b   def fancy_func(a, b, c, d):     e = add(a, b)     …

『PyTorch』第三弹_自动求导 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类,它封装了Tensor,并整合了反向传播的相关实现 Varibale包含三个属性: data:存储了Tensor,是本体的数据 grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tensor,与data形状一致 grad_fn:指向Function对象,用于反向传播的梯度计算之用 data import torch as t from torch.autograd import…

关于『HTML』:第三弹 建议缩放90%食用 盼望着, 盼望着, 第三弹来了, HTML基础系列完结了!! 一切都像刚睡醒的样子(包括我), 欣欣然张开了眼(我没有) 敬请期待Markdown语法系列(旧坑填完挖新坑) 开始正文之前又提一个问题:昨天有人偷听牛郎织女吗?我昨天找了个葡萄架子啥也没听着(哼唧). OK废话结束, 开始正文   又双要为大家带来(过时的)HTML了呢~   正文开始 注: !DOCTYPE 声明 <!DOCTYPE>声明有助于浏览器中正确显示网页. 网络上有很多不同…

一.符号分类 符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 我们定义了符号变量A, 符号变量B, 生成了符号变量C, 其中, A, B为参数节点, C为内部节点! mxnet.symbol.Variable可以生成参数节点, 用于表示计算时的输入. 二.常用符号方法 一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 关联节点查看 list_arguments()用来检查计算图的输入参数; list_outputs()返回此Symbol的所有输出,输出的自动命名遵循一定的规…

资料原文 一.概述思路 假设一台机器上有个GPU.给定需要训练的模型,每个GPU将分别独立维护一份完整的模型参数. 在模型训练的任意一次迭代中,给定一个小批量,我们将该批量中的样本划分成份并分给每个GPU一份. 然后,每个GPU将分别根据自己分到的训练数据样本和自己维护的模型参数计算模型参数的梯度. 接下来,我们把k个GPU上分别计算得到的梯度相加,从而得到当前的小批量梯度. 之后,每个GPU都使用这个小批量梯度分别更新自己维护的那一份完整的模型参数. 二.网络以及辅助函数 使用“卷积神经网络—…

全流程地址 一.辅助API介绍 mxnet.image.ImageDetIter 图像检测迭代器, from mxnet import image from mxnet import nd data_shape = 256 batch_size = 32 rgb_mean = nd.array([123, 117, 104]) def get_iterators(data_shape, batch_size): """256, 32""" cla…

想学习MXNet的同学建议看一看这位博主的博客,受益良多. 在本节中,我们将学习如何在MXNet中预处理和加载图像数据. 在MXNet中加载图像数据有4种方式. 使用 mx.image.imdecode 加载原始数据文件 使用在Python中实现的mx.img.ImageIter ,很方便自定义. 它可以从.rec(RecordIO)文件和原始图像文件读取. 使用C ++实现的MXNet后端的mx.io.ImageRecordIter . 对于自定义不太灵活,但提供了多种语言绑定. 创建自定义的…