原文:MxNet 遷移學習實現深度學習分類

利用MxNet實現圖像分類任務 這篇文章將利用MxNet以及其前端gluon 實現一個完整的圖像分類任務,其中主要包括以下幾個方面: 圖像I O 搭建網絡 進行訓練 驗證算法 輸出結果 定義輔助函數 損失函數 驗證 數據I O 定義網絡模型 訓練 測試 生成結果 . 訓練數據I O 將處理好的訓練數據讀入,進行訓練。 訓練數據的格式基本按照一個子類一個子文件夾的形式保持,具體可以參考MXNet的 ...

2018-09-22 00:11 0 692 推薦指數:

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MXNet深度學習庫簡介

MXNet深度學習庫簡介 摘要: MXNet是一個深度學習庫, 支持C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab以及JavaScript等語言; 支持命令和符號編程; 可以運行在CPU,GPU,集群,服務器,台式機或者移動設備上. mxnet是cxxnet的下一代 ...

Thu Nov 17 20:01:00 CST 2016 0 5206
MXNET深度學習計算-GPU

mxnet的設備管理 MXNet 使用 context 來指定用來存儲和計算的設備,例如可以是 CPU 或者 GPU。默認情況下,MXNet 會將數據創建在主內存,然后利用 CPU 來計算。在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分別由 cpu() 和 gpu() 來表示。 需要 ...

Thu Aug 23 18:20:00 CST 2018 0 4154
深度學習遷移學習

遷移學習概述背景隨着越來越多的機器學習應用場景的出現,而現有表現比較好的監督學習需要大量的標注數據,標注數據是一項枯燥無味且花費巨大的任務,所以遷移學習受到越來越多的關注。傳統機器學習(主要指監督學習) 基於同分布假設 需要大量標注數據 然而實際使用過程中不同數據集可能存在 ...

Sun Jul 07 23:47:00 CST 2019 0 479
Windows上mxnet實戰深度學習:Neural Net

前提: 假設已經在Windows上安裝配置好mxnet和python語言包。 假設mxnet安裝目錄為D:\mxnet 假設已安裝好wget   可以參考 這篇文章 打開Windows的命令提示符:   執行如下命令,進入目錄 D:\ cd D:\mxnet ...

Wed Apr 06 08:36:00 CST 2016 0 1858
MXNET深度學習計算-模型參數

我們將深入講解模型參數的訪問和初始化,以及如何在多個層之間共享同一份參數。 之前我們一直在使用默認的初始函數,net.initialize()。 這里我們從 MXNet 中導入了 init 這個包,它包含了多種模型初始化方法。 訪問模型參數 我們知道可以通過 [] 來訪問 ...

Thu Aug 23 18:10:00 CST 2018 0 1702
MXNET深度學習計算-模型構建

進入更深的層次:模型構造、參數訪問、自定義層和使用 GPU。 模型構建 在多層感知機的實現中,我們首先構造 Sequential 實例,然后依次添加兩個全連接層。其中第一層的輸出大小為 256,即隱藏層單元個數是 256;第二層的輸出大小為 10,即輸出層單元個數是 10。 我們之前都是用了 ...

Thu Aug 23 17:49:00 CST 2018 0 740
 
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