操作系统： 　　64位Windows10 mxnet的Windows预编译版本：下载地址 　　分为不支持GPUs和支持GPUs版并，一般选择GPUs版本。 　　将下载的压缩包解压，比如解压到D:\mxnet。然后双击执行，目录下的 setupenv.cmd 文件，即设置好环境 ...

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 ...

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MXNET Windows 编译安装（Python） 本文只记录Mxnet在windows下的编译安装，更多环境配置请移步官方文档：http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/how_to/build.html 编译目标： libmxnet.dll ...

操作系统： 　　64位Windows10 mxnet的构建和安装包括两个步骤： 　　第一步，编译出共享库 libmxnet.dll。 　　第二步，安装语言包，比如python等。 最小编译要求： 最新的支持C++ 11 的c++编译器，比如 g++ >= 4.8 ...

项目链接：https://github.com/dmlc/mxnet 因为要做一些开发工作，prebuilt的lib不能满足需求。由于工作环境要求是windows，所以可以利用cmake工具来构建。 下载cmake，使用Cmake_Gui，选择项目目录等。由于atlasblas是默认选项 ...

近年来，深度学习可谓是机器学习方向的明星概念，不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中，大家除了关心模型的准确度，还常常希望能比较快速地完成模型的训练。一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因，R语言似乎缺少一个能够在GPU ...

资料原文 一、概述思路 假设一台机器上有个GPU。给定需要训练的模型，每个GPU将分别独立维护一份完整的模型参数。 在模型训练的任意一次迭代中，给定一个小批量，我们将该批量中的样本划分成份并分给每个GPU一份。 然后，每个GPU将分别根据自己分到的训练数据样本和自己维护的模型参数计算模型 ...