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 ...
一 符號式編程 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 add a, b f add c, d g add e, f return g fancy func , , , 符號式: def add str : return def add a, b : return a b def fancy ...
2018-05-24 20:12 0 2769 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
簡單處理API 讀取圖像: 圖像類型轉換: 圖像增強流程 具體增強方式教程有很詳細的示意,不再贅述 輔助函數,用於將增強函數應用於單張圖片: def ap ...