原文:『MXNet』第二弹_Gluon构建模型

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.nn.Sequential with net.name scope : net.add gluon.nn.Dense net.collect params .initi ...

2018-05-16 15:20 0 1642 推荐指数:

查看详情

MXNet』第三_Gluon模型参数

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 ...

Thu May 17 00:27:00 CST 2018 0 2917
MXNet』第六_Gluon性能提升

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 ...

Fri May 25 04:12:00 CST 2018 0 2769
MXNet』第四_Gluon自定义层

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 ...

Thu May 17 03:09:00 CST 2018 0 1210
MxNet新前端Gluon模型转换到Symbol

1. 导入各种包 2. 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 3. 精度计算函数 4. 定义网络 4.1 自己定义的层 Gluon模型转到Symbol下只能 ...

Fri Oct 13 00:14:00 CST 2017 0 1362
MXNet的新接口Gluon

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 ...

Sat Mar 17 01:41:00 CST 2018 0 1868
MXNET:深度学习计算-模型构建

进入更深的层次:模型构造、参数访问、自定义层和使用 GPU。 模型构建 在多层感知机的实现中,我们首先构造 Sequential 实例,然后依次添加两个全连接层。其中第一层的输出大小为 256,即隐藏层单元个数是 256;第二层的输出大小为 10,即输出层单元个数是 10。 我们之前都是用了 ...

Thu Aug 23 17:49:00 CST 2018 0 740
mxnet(gluon) 实现DQN简单小例子

参考文献 莫凡系列课程视频 增强学习入门之Q-Learning 关于增强学习的基本知识可以参考第二个链接,讲的挺有意思的。DQN的东西可以看第一个链接相关视频。课程中实现了Tensorflow和pytorch的示例代码。本文主要是改写成了gluon实现 Q-learning的算法流程 DQN ...

Sat Dec 30 01:18:00 CST 2017 0 2751
在Docker容器中搭建MXNet/Gluon开发环境

在这篇文章中没有直接使用MXNet官方提供的docker image,而是从一个干净的nvidia/cuda镜像开始,一步一步部署mxnet需要的相关软件环境,这样做是为了更加细致的了解mxnet的运行环境,方便后续我们更加灵活的去修改相关的配置。 1. 通过docker创建干净的系统环境 ...

Sat Mar 03 00:38:00 CST 2018 3 2413
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM