一.导言 本教程适合对人工智能有一定的了解的同学，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。但本教程并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，我们将从头开始解释每⼀个概念。虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程，但你只需了解基础的数学和编程，例如基础的线性代数、微分 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

1. Description - 说明 mxnet2onnx是一款将训练好的mxnet模型转换成以onnx格式保存的模型转换工具。 2. mxnet2onnx接口 onnx_mxnet.export_model(sym, params, [input_shape ...