MXnet实战深度学习1--MXnet的安装与第一个例子
Mxnet是一个轻量化分布式可移植深度学习计算平台，他支持多机多节点、多GPU的计算，其openMP+MPI/SSH+Cuda/Cudnn的框架是的计算速度很快，且能与分布式文件系统结合实现大数据的深度学习。 开源地址：https://github.com/dmlc/mxnet 如下是单节点的具...
『MXNet』第二弹_Gluon构建模型
上节用了Sequential类来构造模型。这里我们另外一种基于Block类的模型构造方法，它让构造模型更加灵活，也将让你能更好的理解Sequential的运行机制。回顾：序列模型生成层填充初始化模型参数net = gluon.nn.Sequential()with net.name_scope():...
ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建
ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建#建议：环境搭建完成之后，不要更新系统（内核）转载请注明出处： 微微苏荷一 我的安装环境系统：ubuntu16.04显卡：gt940mpython: 2.7.12GCC：5.3.0 （ubuntu 默认是5.4, 关于降级，...
MXNET安装过程中遇到libinfo导入不了的问题解决
今天尝试安装windows版本的MXNET，在按照官网的运行了python的setup之后，import mxnet时出现如下错误：cannot import name libinfo，在网上查找发现别人也遇到过，大致的原因是dll没有找到，参考网上的说明，将dll全部放在D:\MXNet\pyth...
【Mxnet】----1、使用mxnet训练mnist数据集
使用自己准备的mnist数据集，将0-9的bmp图像分别放到0-9文件夹下，然后用mxnet训练。1、制作rec数据集（1）、制作list【Mxnet】----1、使用mxnet训练mnist数据集的更多相关文章使用caffe训练mnist数据集 - caffe教程实战（一）个人认为学习一个陌生的框...
MXNet学习～试用卷积～跑CIFAR-10
第一次用卷积，看的别人的模型跑的CIFAR-10，不过吐槽一下。。。我觉着我的965m加速之后比我的cpu算起来没快多少。。正确率64%的样子，没达到模型里说的75%，不知道问题出在哪里import numpy as npimport osimport mxnet as mximport loggi...
MXNet学习～第一个例子～跑MNIST
一个门外汉写的MXNET跑MNIST的例子，三层全连接层最后验证率是97%左右，毕竟是第一个例子，主要就是用来理解MXNet怎么使用。#导入需要的模块import numpy as np #numpy只保存数值，用于数值运算，解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题import o...
MXNET手写体识别的例子
安装完MXNet之后，运行了官网的手写体识别的例子，这个相当于深度学习的Hello world了吧。。http://mxnet.io/tutorials/python/mnist.html运行的过程中开始想的是新建一个文件夹专门存放我的工程，但是在导入mxnet的过程中又出现了错，于是将minist...
MXNet设计和实现简介
原文：https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797神经网络本质上是一种语言，我们通过它来表达对应用问题的理解。例如我们用卷积层来表达空间相关性，RNN来表达时间连续性。根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取，我们将不同大小的层按一定原则连接起来。近年来随...
mxnet：背景介绍
学习的过程使用mxnet作为教程的深度学习库，重点介绍高层抽象包gluon双轨学习法，既教授大家从零实现，也教授大家使用gluon实现模型；前者为了理解深度学习的底层设计，后者将大家从繁琐的模型设计和实现中解放处理机器学习机器学习的四要素：数据数据是越多越好，有图片、文本、声音、影像、结构化数据等模...
mxnet与tensorflow的卷积实现细节比较
mxnet的卷积 kernel = 3 pad=1边界补充0后，不管stride是否1还是2，imgw = 奇数或者偶数， 都是从图像位置(0,0)开始卷积tensorlfow的卷积 kernel = 3 pad=‘SAME’边界补充0后，imgw = 偶数stride=1， 是从图像位置(0,0...
MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《4》
这篇主要了解语义分割(semantic segmentation)，语义分割是分类中的一个核心知识点，而且这些语义区域的标注和预测都是像素级的。在语义分割中有两个很相似的重要问题，需要注意下：图像分割(image segmentation)：将图像分割成若干组成区域，这类问题的方法通...
MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《1》
原论文：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 开源代码：https://github.com/ijkguo/mx-rcnn Parallel Faster R-CNN implem...
MXNet 分布式环境部署
MXNet 分布式环境部署1. MxNet 分布式介绍先忽略吧, 回头在填上去2. 分布式部署方法假设有两台主机ip地址分别是 xxx.xxx.xxx.114 和 xxx.xxx.xxx.111这两台主机的环境如下ubuntu Server 16.04SLTpython3.6| anaconda3o...
mxnet：结合R与GPU加速深度学习（转）
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上训练...
mxnet：结合R与GPU加速深度学习
转载于统计之都，http://cos.name/tag/dmlc/，作者陈天奇————————————————————————————————————————————————————————————Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包R用户的福音...
『TensorFlow × MXNet』SSD项目复现经验
『TensorFlow』SSD源码学习_其一：论文及开源项目文档介绍『TensorFlow』SSD源码学习_其二：基于VGG的SSD网络前向架构『TensorFlow』SSD源码学习_其三：锚框生成『TensorFlow』SSD源码学习_其四：数据介绍及TFR文件生成『TensorFlow』SSD源...
关于Mxnet的一些基础知识理解(1)
(1)Mxnet的数据格式为NDArray，当需要读取可观看的数据，就要调用： numpy_d = d.asnumpy() converts it to a Numpy array. (2)list_arguments （给出当前符号d的输入变量）与list_outputs(给出符号d的输出变量...
mxnet(1)生成RecordIO与lst文件
(markdown是用jupypter notebook生成)mxnet为的提高IO效率, 不会直接读取图片文件, 而是先将图片列表和标签转换为RecordIO格式的二进制文件, 训练时就可以顺序读取数据, 大大提高了IO速率.# 如何将图片列表与标签转换为RecordIO? mxnet直接提供了m...
mxnet设置动态学习率（learning rate）
https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/78874336如果learning rate很大，算法会在局部最优点附近来回跳动，不会收敛； 如果learning rate太小，算法每步的移动距离很短，就会导致算法收敛速度很慢。 所以我们可以先设置一...