https://blog.csdn.net/qq_36165459/article/details/78394259 文档英文原版参见Symbol - Neural network graphs and auto-differentiation 在前面的教程中,我们介绍了NDArray,MXNet中操作数据的基本数据结构.仅仅使用NDArray本身,我们就可以执行很多数学操作.实际上,我们也可以使用NDArray定义和更新一整个神经网络.NDArray支持命令式编程(用于科学计算),充分利用任何

参考资料:有基础(Pytorch/TensorFlow基础)mxnet+gluon快速入门 symbol symbol 是一个重要的概念,可以理解为符号,就像我们平时使用的代数符号 x,y,z 一样.一个简单的类比,一个函数 \(f(x) = x^{2}\),符号 x 就是 symbol,而具体 x 的值就是 ndarray,关于 symbol 的是 mxnet.sym,具体可参照官方API文档 基本操作 使用 mxnet.sym.Variable() 传入名称可建立一个 symbol 使用 m

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

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

MXNet是基础,Gluon是封装,两者犹如TensorFlow和Keras,不过得益于动态图机制,两者交互比TensorFlow和Keras要方便得多,其基础操作和pytorch极为相似,但是方便不少,有pytorch基础入门会很简单.注意和TensorFlow不同,MXNet的图片维度是 batch x channel x height x width . MXNet的API主要分为3层,最基础的时mxnet.ndarray(NDArray API),它以近似numpy数组的形式记录了诸多基

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

https://www.cnblogs.com/chenyliang/p/6847744.html Note:后记此权值共享非彼卷积共享.说的是layer实体间的参数共享. Introduction 想将两幅图像”同时“经过同一模型,似乎之前有些听闻的shared model没有找到确凿的痕迹,单个构建Variable然后每层设置,对debug阶段(甚至使用阶段)来说是场噩梦.能够可行的只想到了,在set_params阶段进行指定,如果简单的将两个load的symbol进行Group,然后进行b

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 '

mxnet的卷积 kernel = 3  pad=1边界补充0后,不管stride是否1还是2,imgw = 奇数或者偶数, 都是从图像位置(0,0)开始卷积 tensorlfow的卷积 kernel = 3 pad=‘SAME’边界补充0后, imgw = 偶数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(1,1)开始卷积 与mxnet不同 imgw = 奇数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(0,0

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)     

Hello TVM  发表于 2019-06-29 TVM 是什么?A compiler stack,graph level / operator level optimization,目的是(不同框架的)深度学习模型在不同硬件平台上提高 performance (我要更快!) TVM, a compiler that takes a high-level specification of a deep learning program from existing frameworks and

1. 导入各种包 from mxnet import gluon from mxnet.gluon import nn import matplotlib.pyplot as plt from mxnet import autograd as autograd from mxnet import nd import mxnet as mx from collections import namedtuple import random 2. 准备数据 使用和mnist很像的FashionMNIS

一.Gluon数据加载 下面的两个dataset处理类一般会成对出现,两个都可做预处理,但是由于后面还可能用到原始图片,.ImageFolderDataset不加预处理的话可以满足,所以建议在.DataLoader预处理 图片数据(含标签)加载函数:gluon.data.vision.ImageFolderDataset .synsets,标签名列表list,因为实际存储位置是数字 .__len__ 给出ImageFolderDataset类的描述, Init signature: mxnet.

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重

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

最近在摸mxnet和tensorflow.两个我都搭起来了.tensorflow跑了不少代码,总的来说用得比较顺畅,文档很丰富,api熟悉熟悉写代码没什么问题. 今天把两个平台做了一下对比.同是跑mnist,tensorflow 要比mxnet 慢一二十倍.mxnet只需要半分钟,tensorflow跑了13分钟. 在mxnet中如何开跑? cd /mxnet/example/image-classification python train_mnist.py我用的是最新的mxnet版本.运行脚

code { white-space: pre } div.sourceCode { } table.sourceCode,tr.sourceCode,td.lineNumbers,td.sourceCode { margin: 0; padding: 0; vertical-align: baseline; border: none } table.sourceCode { width: 100%; line-height: 100% } td.lineNumbers { text-align

mxnet底层的代码是cpp写的, 然后在它上面封装提供了R, python, scala和matlab的接口. 我现在只关注python. 如何使用mxnet的python接口? 自然是通过import来实现了. import mxnet as mx 但是import之前必须先把mxnet/python路径加到search path里. 至少有三种方式可以实现. python代码手动加载 import os, sys; cur_path = os.path.abspath(os.path.di

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