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 ...
. 导入各种包 . 准备数据 使用和mnist很像的FashionMNIST数据集,使用Gluon下载 用于显示图像和标签 看下数据集长啥样 . 精度计算函数 . 定义网络 . 自己定义的层 Gluon模型转到Symbol下只能用HybridSequential模式,HybridSequential是静态图,会对计算有优化,不过HybridSequential和Sequential可以很方便的转 ...
2017-10-12 16:14 0 1362 推荐指数:
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 ...
上节用了Sequential类来构造模型。这里我们另外一种基于Block类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解Sequential的运行机制。 回顾: 序列模型生成 层填充 初始化模型参数 net = gluon ...
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 ...
MxNet模型导出ONNX模型Open Neural Network Exchange (ONNX)为AI模型提供了一种开源的数据模型格式。它定义了一个可扩展的计算图模型,以及内置运算符和标准数据类型的定义。它可以作为各种AI模型之间进行转换的媒介,例如,市面上没有现成的Caffe模型到MxNet ...
1、先定义好pytorch的网络结构: 没怎么接触人脸识别 insightface提供r50 里是 IResBlock,第一个卷积还是3x3 而非7x7 # -*- coding: utf- ...
[在使用Movidius的模型优化器转换模型之前,需要先用MXNet的deploy.py将模型转换成部署模式,然后才能用movidius的优化器转换] https://github.com/apache/incubator-mxnet/blob/master/example/ssd ...
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 ...
A command-line interface is provided to convert original Bert/GPT/GPT-2/Transformer-XL/XLNet/XLM che ...