1. 导入各种包 from mxnet import gluon from mxnet.gluon import nn import matplotlib.pyplot as plt from mxnet import autograd as autograd from mxnet import nd import mxnet as mx from collections import namedtuple import random 2. 准备数据 使用和mnist很像的FashionMNIS…

1. 导入各种包 from mxnet import gluon import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from mxnet import image from mxnet import autograd 2. 导入数据 我使用cifar10这个数据集,使用gluon自带的模块下载到本地并且为了…

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte…

为什么要开发Gluon的接口 在MXNet中我们可以通过Sybmol模块来定义神经网络,并组通过Module模块提供的一些上层API来简化整个训练过程.那MXNet为什么还要重新开发一套Python的API呢,是否是重复造轮子呢?答案是否定的,Gluon主要是学习了Keras.Pytorch等框架的优点,支持动态图(Imperative)编程,更加灵活且方便调试.而原来MXNet基于Symbol来构建网络的方法是像TF.Caffe2一样静态图的编程方法.同时Gluon也继续了MXNet在静态图上…

在这篇文章中没有直接使用MXNet官方提供的docker image,而是从一个干净的nvidia/cuda镜像开始,一步一步部署mxnet需要的相关软件环境,这样做是为了更加细致的了解mxnet的运行环境,方便后续我们更加灵活的去修改相关的配置. 1. 通过docker创建干净的系统环境 docker run -itd --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=2,3 --name=mxnet-cu90 -p 9999:8888 -p 1234:22…

mxnet.recordio MXRecordIO Reads/writes RecordIO data format, supporting sequential read and write. record = mx.recordio.MXRecordIO('tmp.rec', 'w') for i in range(5): record.write('record_%d'%i) record.close() record = mx.recordio.MXRecordIO('tmp.rec'…

1. 下载教程 可以用浏览器下载zip格式并解压,在解压目录文件资源管理器的地址栏输入cmd进入命令行模式. 也可以 git pull https://github.com/mli/gluon-tutorials-zh 2.安装gluon CPU 添加源: # 优先使用清华conda镜像 conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 也可选用科大conda镜像…

上一篇演示了纯手动添加隐藏层,这次使用gluon让代码更精减,代码来自:https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/mlp-gluon.html from mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx from mxnet import autograd def transform(dat…

代码来自:https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/linear-regression-gluon.html from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd from mxnet import gluon num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 X = nd.random_norm…

构建数据集 # -*- coding: utf-8 -*- from mxnet import init from mxnet import ndarray as nd from mxnet.gluon import loss as gloss import gb n_train = 20 n_test = 100 num_inputs = 200 true_w = nd.ones((num_inputs, 1)) * 0.01 true_b = 0.05 features = nd.rando…