一.不含参数层 通过继承Block自定义了一个将输入减掉均值的层:CenteredLayer类,并将层的计算放在forward函数里, from mxnet import nd, gluon from mxnet.gluon import nn class CenteredLayer(nn.Block): def __init__(self, **kwargs): super(CenteredLayer, self).__init__(**kwargs) def forward(self, x)…

MXNet中含有init包,它包含了多种模型初始化方法. from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.uniform(shape=(2,20)) y = net(x) 一.访问模型参数 我们知道可以通过…

一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程 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(1, 2, 3, 4) 符号式: def add_str(): return ''' def add(a, b): return a + b ''' def fancy_func_str(): return '…

https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9084894.html 目录 一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程 2.MXNet的符号式编程 二.惰性计算 用同步函数实际计算出结果 三.自动并行 回到顶部 一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程 命令式: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 def add(a, b):     return a + b   def fancy_func(a, b, c, d):     e = add(a, b)     …

『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)…

全流程地址 一.辅助API介绍 mxnet.image.ImageDetIter 图像检测迭代器, from mxnet import image from mxnet import nd data_shape = 256 batch_size = 32 rgb_mean = nd.array([123, 117, 104]) def get_iterators(data_shape, batch_size): """256, 32""" cla…

想学习MXNet的同学建议看一看这位博主的博客,受益良多. 在本节中,我们将学习如何在MXNet中预处理和加载图像数据. 在MXNet中加载图像数据有4种方式. 使用 mx.image.imdecode 加载原始数据文件 使用在Python中实现的mx.img.ImageIter ,很方便自定义. 它可以从.rec(RecordIO)文件和原始图像文件读取. 使用C ++实现的MXNet后端的mx.io.ImageRecordIter . 对于自定义不太灵活,但提供了多种语言绑定. 创建自定义的…

一.Gluon数据加载 下面的两个dataset处理类一般会成对出现,两个都可做预处理,但是由于后面还可能用到原始图片,.ImageFolderDataset不加预处理的话可以满足,所以建议在.DataLoader预处理 图片数据(含标签)加载函数:gluon.data.vision.ImageFolderDataset .synsets,标签名列表list,因为实际存储位置是数字 .__len__ 给出ImageFolderDataset类的描述, Init signature: mxnet.…

一.符号分类 符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 我们定义了符号变量A, 符号变量B, 生成了符号变量C, 其中, A, B为参数节点, C为内部节点! mxnet.symbol.Variable可以生成参数节点, 用于表示计算时的输入. 二.常用符号方法 一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 关联节点查看 list_arguments()用来检查计算图的输入参数; list_outputs()返回此Symbol的所有输出,输出的自动命名遵循一定的规…

资料原文 一.概述思路 假设一台机器上有个GPU.给定需要训练的模型,每个GPU将分别独立维护一份完整的模型参数. 在模型训练的任意一次迭代中,给定一个小批量,我们将该批量中的样本划分成份并分给每个GPU一份. 然后,每个GPU将分别根据自己分到的训练数据样本和自己维护的模型参数计算模型参数的梯度. 接下来,我们把k个GPU上分别计算得到的梯度相加,从而得到当前的小批量梯度. 之后,每个GPU都使用这个小批量梯度分别更新自己维护的那一份完整的模型参数. 二.网络以及辅助函数 使用“卷积神经网络—…