import mxnet as mximport numpy as npimport randomimport mxnet as mximport sysdata_shape = {'data':(60000, 1,28, 28)}data = mx.sym.var('data')pool0 = mx.sym.Pooling(data=data, pool_type="max", kernel=(2,2), stride=(2,2),name='pool0')pool1 = mx.sy…

import mxnet as mx import pdb def load_checkpoint(): """ Load model checkpoint from file. :param prefix: Prefix of model name. :param epoch: Epoch number of model we would like to load. :return: (arg_params, aux_params) arg_params : dict of…

本文是MXNet的官网案例: Train MLP on MNIST. MXNet所有的模块如下图所示: 第一步: 准备数据 从下面程序可以看出,MXNet里面的数据是一个4维NDArray. import mxnet as mx # mxnet.io.MXDataIter, shape=(128,1,28,28) train = mx.io.MNISTIter( image = '/home/zhaopace/MXNet/mxnet/example/adversary/data/train-im…

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工…

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 以前,通常通过手工微内核针对…

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori…

代码部分 SVM损失函数 & SoftMax损失函数: 注意一下softmax损失的用法: SVM损失函数: import numpy as np def L_i(x, y, W): ''' 非向量化SVM损失计算 :param x: 输入矢量 :param y: 标准分类 :param W: 参数矩阵 :return: ''' delta = 1.0 scores = W.dot(x) correct_score = scores[y] D = W.shap[0] loss_i = 0.0 f…

每一个JC语法节点都含有type属性,因为做为所有JC语法节点的父节点JCTree含有type属性.其继承关系如下图. 下面看一下Type类的定义及重要的属性. public class Type implements PrimitiveType { /** The tag of this type. * * @see TypeTags */ public int tag; /** The defining class / interface / package / type variable…

学习TensorFlow笔记 import tensorflow as tf #定义变量 #Variable 定义张量及shape w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) with tf.Session() as sess: print(sess.run(w1.initializer)) print…

Pandas -- 简介 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.        Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. 数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类…

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori…

引言 在桌面开发领域,虽然在某些领域,基于electron的跨平台方案能够为我们带来某些便利,但是由于WPF技术能够更好的运用Direct3D带来的性能提升.以及海量Windows操作系统和硬件资源的支持,所以他依然有着得天独厚的优势. 当然,选用一门技术,依然看公司的基因土壤和综合因素或者老板的心血来潮,例如QT也同样是一门非常不错的跨平台图形界面解决方案. 目前我们公司在桌面开发领域广泛应用了WPF技术,主要是使用其作为大屏数据可视化相关的UI呈现,包括一些数据展示效果.动画效果等.由于之前…

一.Oracle库中配置好sde空间库常见的场景 1.在sde库中创建表:community 创建表:community 字段:id(INTEGER), shape(ST_GEOMETRY) 2.往sde库中添加资源类型: 1.1点资源: 方式一: insert into 表名(id,shape) values(1,sde.st_point(108.88,34.18,#srid值#)); //例如:insert into community(id,shape) values(1,sde.st_p…

文章目录 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771 一.Pandas的使用 1.Pandas介绍 2.Pandas基本操作 Series的操作 创建DataFrame 常见列操作 常见行操作 DateFrame的基本操作 时间操作 3.Pandas进行数据…

通过 DLPack 构建跨框架深度学习编译器 深度学习框架,如Tensorflow, PyTorch, and ApacheMxNet,快速原型化和部署深度学习模型提供了强大的工具箱.不幸的是,易用性往往以碎片化为代价:孤立地使用每个框架是很容易的.纵向集成使开发简化为常用案例,但冒险走出困境可能比较棘手. 一个支持不力的方案是在内存中将算子从一个框架直接传递到另一个框架,而没有任何数据重复或复制.支持此类使用案例,将使用户能够将管道串联在一起,在一个框架(或更快)中,某些算子比在另一个框架中得…

DLPack构建跨框架的深度学习编译器 Tensorflow,PyTorch和ApacheMxNet等深度学习框架提供了一个功能强大的工具包,可用于快速进行原型设计和部署深度学习模型.易用性通常是以碎片为代价的:孤立地使用每个框架是很容易的.垂直集成已使常见用例的开发流程简化了,但是冒险走过的路可能很棘手. 一个支持不佳的方案是将张量直接从一个框架传递到内存中的另一个框架,而没有任何数据重复或复制.支持这种用例使用户能够将管道串联在一起,其中某些算子在一个框架中得到比在另一个框架中得到更好的支持…

https://blog.csdn.net/disen10/article/details/79376631 固定权重:https://www.cnblogs.com/chenyliang/p/6780019.html 固定权重:https://discuss.gluon.ai/t/topic/1164 查看权重 在训练过程中,有时候我们为了debug而需要查看中间某一步的权重信息,在mxnet中,我们可以很方便的调用get_params()方法来得到权重信息.   '''   查看权重示例代码…

Android share绘制虚线在手机上显示实线问题 给控件添加Drawableleft等图片后,单独给图片设置动画效果,参考文章: http://blog.csdn.net/langzxz/article/details/47069235 效果未测试. 原文博客链接:http://wv1124.iteye.com/blog/2187204 博客分类:  Android   可以说这是一个Bug, 据说在4.0以上机器会出现,我测试是android 4.4.2 <?xml version=&quo…

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…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8525287.html 论文 InsightFace : Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition https://arxiv.org/abs/1801.07698 官方mxnet代码: https://github.com/deepinsight/insightface 说明:没用过mxnet,下面的代码注释只是纯粹从代码的角度来分…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8525241.html 论文: CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition https://arxiv.org/abs/1801.09414 Additive Margin Softmax for Face Verification https://arxiv.org/abs/1801.05599 第一篇论文目前无代码 第二篇…

MxNet 学习笔记(1):MxNet中的NDArray http://mxnet.incubator.apache.org/api/python/symbol/symbol.html api文档 MXNet API入门 —第6篇 MXNet API入门 —第5篇 MXNet API入门 —第4篇 MXNet API入门 —第3篇 MXNet API入门 —第2篇 MXNet API入门 —第1篇 https://my.oschina.net/wujux/ [MXNet代码剖析] NNVM计算图…

对cuda了解不多,所以使用python创建新的操作层是个不错的选择,当然这个性能不如cuda编写的代码. 在MXNET源码的example/numpy-ops/下有官方提供的使用python编写新操作符的实例.分别跑ndarray_softmax.py.numpy_softmax.py和custom_softmax.py 发现ndarray_softmax.py中训练速度将近其他两种方法的3倍,分析发现ndarray_softmax.py中调用cuda核,而其他两种方法都是numpy在cpu上…

https://blog.csdn.net/pandav5/article/details/53993684 (1)Mxnet的数据格式为NDArray,当需要读取可观看的数据,就要调用: numpy_d = d.asnumpy()converts it to a Numpy array. (2)list_arguments (给出当前符号d的输入变量)与list_outputs(给出符号d的输出变量)的说明 import mxnet as mxa = mx.sym.Variable("A&qu…

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…

第一次用卷积,看的别人的模型跑的CIFAR-10,不过吐槽一下...我觉着我的965m加速之后比我的cpu算起来没快多少..正确率64%的样子,没达到模型里说的75%,不知道问题出在哪里 import numpy as np import os import mxnet as mx import logging import cPickle def unpickle(file): with open(file,'rb') as fo: dict = cPickle.load(fo) return…

反正基本上是给自己看的,直接贴写过注释后的代码,可能有的地方理解不对,你多担待,看到了也提出来(基本上对未来的自己说的),三层跑到了97%,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导入需要的模块 import numpy as np #numpy只保存数值,用于数值运算,解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题 import os #本例子中没有使用到 import gzip #使用zlib来压缩和解压缩数据文件,读写gzip文件 import struct…

构成符号: 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. 下图定义了符号变量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. 一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 对神经网络进行配置: 一个Symbol的list_argument()属性可以用来检查计算图的输入参数; list_output()属性可以返回此Symbol的所有输出! 输出的…

1.训练好模型之后,进行预测时出现这种错误: mxnet.::] src/ndarray/ndarray.cc:: Check failed: ,) to.shape=(,) 这种问题的解决方法,在全链接层fc中设置num_hidden你需要分类的个数和训练的模型的实际分类的个数参数不匹配,查看模型json,修改为对应值即可,这里修改成63及63个分类即可!…

mshadow的原理--MXNet 这文章主要解释了表达式模板的工作原理(也是mshadow的主要原理),文章的前半部分是翻译自exp-template/README.md.我们会解释它为什么会影响编译代码的性能,表达式模板也是C++矩阵运算库的用到的主要技巧,比如Eigen,GSL,boost.uBLAS. 如何写出机器学习的高效代码? 在开始之前,我们先考一个问题,假如更新的规则如下:(这里是为了达到解释的目的,通常更新规则是这样的:weight += - eta * (grad + lam…