1. 導入各種包 2. 准備數據 使用和mnist很像的FashionMNIST數據集,使用Gluon下載 用於顯示圖像和標簽 看下數據集長啥樣 3. 精度計算函數 4. 定義網絡 4.1 自己定義的層 Gluon模型轉到Symbol下只能 ...
為什么要開發Gluon的接口 在MXNet中我們可以通過Sybmol模塊來定義神經網絡,並組通過Module模塊提供的一些上層API來簡化整個訓練過程。那MXNet為什么還要重新開發一套Python的API呢,是否是重復造輪子呢 答案是否定的,Gluon主要是學習了Keras Pytorch等框架的優點,支持動態圖 Imperative 編程,更加靈活且方便調試。而原來MXNet基於Symbol來 ...
2018-03-16 17:41 0 1868 推薦指數:
1. 導入各種包 2. 准備數據 使用和mnist很像的FashionMNIST數據集,使用Gluon下載 用於顯示圖像和標簽 看下數據集長啥樣 3. 精度計算函數 4. 定義網絡 4.1 自己定義的層 Gluon模型轉到Symbol下只能 ...
上節用了Sequential類來構造模型。這里我們另外一種基於Block類的模型構造方法,它讓構造模型更加靈活,也將讓你能更好的理解Sequential的運行機制。 回顧: 序列模型生成 層填充 初始化模型參數 net = gluon ...
MXNet中含有init包,它包含了多種模型初始化方法。 from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu ...
參考文獻 莫凡系列課程視頻 增強學習入門之Q-Learning 關於增強學習的基本知識可以參考第二個鏈接,講的挺有意思的。DQN的東西可以看第一個鏈接相關視頻。課程中實現了Tensorflow和pytorch的示例代碼。本文主要是改寫成了gluon實現 Q-learning的算法流程 DQN ...
一、符號式編程 1、命令式編程和符號式編程 命令式: def add(a, b): return a + b def fancy_func(a, b, c, d): e ...
在這篇文章中沒有直接使用MXNet官方提供的docker image,而是從一個干凈的nvidia/cuda鏡像開始,一步一步部署mxnet需要的相關軟件環境,這樣做是為了更加細致的了解mxnet的運行環境,方便后續我們更加靈活的去修改相關的配置。 1. 通過docker創建干凈的系統環境 ...
一、不含參數層 通過繼承Block自定義了一個將輸入減掉均值的層:CenteredLayer類,並將層的計算放在forward函數里, from mxnet import nd, gluon from mxnet.gluon import nn class CenteredLayer ...
哇塞,好久么有跟進mxnet啦,python改版了好多好多啊,突然發現C++用起來才是最爽的. 貼一個mxnet中的C++Example中的mlp網絡和實現,感覺和python對接毫無違和感。真是一級棒吶. 結果: poch 18900 Accuracy ...