NDArray.ipynb NDArray介绍 机器学习处理的对象是数据,数据一般是由外部传感器(sensors)采集,经过数字化后存储在计算机中,可能是文本.声音,图片.视频等不同形式. 这些数字化的数据最终会加载到内存进行各种清洗,运算操作. 几乎所有的机器学习算法都涉及到对数据的各种数学运算,比如:加减.点乘.矩阵乘等.所以我们需要一个易用的.高效的.功能强大的工具来处理这些数据并组支持各种复杂的数学运算. 在C/C++中已经开发出来了很多高效的针对于向量.矩阵的运算库,比如:OpenBL…

1.两种方法如下链接 https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411683.html 2.第一种方法: # coding: utf-8 # python base64 编解码,转换成Opencv,PIL.Image图片格式 import base64 import io from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img_file = open(r'images/min…

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据…

一.mxnet安装 (以下均为mac环境) 有二种方式: 1.1 用conda安装 #创建gluon目录 mkdir gluon-tutorials && cd gluon-tutorials #下载源代码 curl https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.tar.gz -o tutorials.tar.gz #解压 tar -xzvf tutorials.tar.gz && rm tutorials.tar.gz #设置清华镜像站 c…

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…

哇塞,好久么有跟进mxnet啦,python改版了好多好多啊,突然发现C++用起来才是最爽的. 贴一个mxnet中的C++Example中的mlp网络和实现,感觉和python对接毫无违和感.真是一级棒呐. // // Created by xijun1 on 2017/12/8. // #include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <mxnet/mxnet-cpp/MxNetCp…

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)…

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…

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.…

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…