关键字 MMdnn,keras,mxnet,resnet50 需求:想测试一下keras下model转到MXNet框架下对于同一张图片各中间层输出结果有什么差异. 一. 前期准备 1. 依赖库的选择 由于各个库之间的依赖关系是存在限制关系的,最新的版本未必是最合适的,因此通过比较,最终确定的各个依赖库版本如下: Python 3.5 Anaconda 4.2.0 Tensorflow 1.13.1 Mxnet 1.4.0 Mmdnn 0.2.4 Numpy 1.16.2 但是 mxnet 1.4…

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

MxNet有了亚马逊站台之后,声势大涨,加之接口多样化,又支持R语言所以一定要学一下.而且作为R语言的fans,为啥咱们R语言就不能上深度学习嘞~ ------------------------------ 一.MxNet对R的API接口 MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着不同的使用功能.       1. Windows/Mac用户--只能CPU训练 可以通过下面的代码安装预编译的版本.这个版本会每周进行预编译,不过为了保证兼容性,只能使用…

TensorFlow 高级接口使用简介(estimator, keras, data, experiment) TensorFlow 1.4正式添加了keras和data作为其核心代码(从contrib中毕业),加上之前的estimator API,现在已经可以利用Tensorflow像keras一样方便的搭建网络进行训练.data可以方便从多种来源的数据输入到搭建的网络中(利用tf.features可以方便的对结构化的数据进行读取和处理,比如存在csv中的数据,具体操作可以参考这篇文档):ke…

https://keras.io/zh/layers/core/ keras使用稀疏输入进行训练 2018.06.14 12:55:46字数 902阅读 760 稀疏矩阵 稀疏矩阵是指矩阵中数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,在实际中遇到的大矩阵基本都是稀疏的.如果使用普通的ndarray存储稀疏矩阵,会有很大的内存浪费.在python中我们可以使用scipy中的sparse模块存储这些矩阵,但是在用keras搭建神经网络使用这些矩阵作为神经网络的输入时,则需要做一些处理才能使用spars…

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在…

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来…

文中提出了一种深度网络来解决单通道语音增强问题. 链接:https://arxiv.org/abs/1911.01902 简介 因为背景噪声和混响的存在,录音通常会被扭曲,会对后端的语音识别等技术产生负面影响.单通道的语音增强算法一般有以下几种:Spectral estimation methods(OMLSA,etc),Source separation methods,Mapping methods.DNNs方法属于最后一种.DNN在训练过程中能够处理大量不同种类的噪声信号,这使其可以同时用…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:AI小昕 本系列教程将手把手带您从零开始学习Tensorflow,并最终通过Tensorflow实现一些经典的项目.欢迎您持续关注我们的教程,关注更多机器学习.深度学习相关的优质博文. Tensorflow是由谷歌大脑团队于2015年11月开发的第二代开源的机器学习系统.Tensorflow支持python.C++.java.GO等多种编程语言,以及CNN.…

Deep Learning部署TVM Golang运行时Runtime 介绍 TVM是一个开放式深度学习编译器堆栈,用于编译从不同框架到CPU,GPU或专用加速器的各种深度学习模型.TVM支持来自Tensorflow,Onnx,Keras,Mxnet,Darknet,CoreML和Caffe2等各种前端的模型编译.TVM编译模块可以部署在LLVM(Javascript或WASM,AMD GPU,ARM或X86),NVidia GPU(CUDA),OpenCL和Metal等后端上. TVM支持编程…