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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...