解压文件命令: with zipfile.ZipFile('../data/kaggle_cifar10/' + fin, 'r') as zin: zin.extra ...
利用MxNet实现图像分类任务 这篇文章将利用MxNet以及其前端gluon 实现一个完整的图像分类任务,其中主要包括以下几个方面: 图像I O 搭建网络 进行训练 验证算法 输出结果 定义辅助函数 损失函数 验证 数据I O 定义网络模型 训练 测试 生成结果 . 训练数据I O 将处理好的训练数据读入,进行训练。 训练数据的格式基本按照一个子类一个子文件夹的形式保持,具体可以参考MXNet的 ...
2018-09-22 00:11 0 692 推荐指数:
解压文件命令: with zipfile.ZipFile('../data/kaggle_cifar10/' + fin, 'r') as zin: zin.extra ...
MXNet深度学习库简介 摘要: MXNet是一个深度学习库, 支持C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab以及JavaScript等语言; 支持命令和符号编程; 可以运行在CPU,GPU,集群,服务器,台式机或者移动设备上. mxnet是cxxnet的下一代 ...
创建向量 数据操作 广播机制 运算内存开销 NDArray和Numpy相互变换 ...
mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU。默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算。在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示。 需要 ...
迁移学习概述背景随着越来越多的机器学习应用场景的出现,而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据,标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务,所以迁移学习受到越来越多的关注。传统机器学习(主要指监督学习) 基于同分布假设 需要大量标注数据 然而实际使用过程中不同数据集可能存在 ...
前提: 假设已经在Windows上安装配置好mxnet和python语言包。 假设mxnet安装目录为D:\mxnet 假设已安装好wget 可以参考 这篇文章 打开Windows的命令提示符: 执行如下命令,进入目录 D:\ cd D:\mxnet ...
我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数。 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize()。 这里我们从 MXNet 中导入了 init 这个包,它包含了多种模型初始化方法。 访问模型参数 我们知道可以通过 [] 来访问 ...
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 ...