mshadow的原理--MXNet 这文章主要解释了表达式模板的工作原理(也是mshadow的主要原理),文章的前半部分是翻译自exp-template/README.md.我们会解释它为什么会影响编译代码的性能,表达式模板也是C++矩阵运算库的用到的主要技巧,比如Eigen,GSL,boost.uBLAS. 如何写出机器学习的高效代码? 在开始之前,我们先考一个问题,假如更新的规则如下:(这里是为了达到解释的目的,通常更新规则是这样的:weight += - eta * (grad + lam…

mxnet的训练过程--从python到C++ mxnet(github-mxnet)的python接口相当完善,我们可以完全不看C++的代码就能直接训练模型,如果我们要学习它的C++的代码,从python训练与预测的模型中可以看到C++的代码是怎么被调用的.上一篇博客中,我已经说明了mshadow的工作原理--mshadow的原理--MXNet:在这一篇中,来说明一下mxnet的训练过程,看python是调用发哪些C++的接口,但对C++接口的更进一步解释并没有很详细,具体可以自己看源码,后面…

MXNet之ps-lite及parameter server原理 ps-lite框架是DMLC组自行实现的parameter server通信框架,是DMLC其他项目的核心,例如其深度学习框架MXNET的分布式训练就依赖ps-lite的实现. parameter server原理 在机器学习和深度学习领域,分布式的优化已经成了一种先决条件,因为单机已经解决不了目前快速增长的数据与参数带来的问题.现实中,训练数据的数量可能达到1TB到1PB之间,而训练过程中的参数可能会达到\(10^9\)到\(1…

表达式模板是Eigen.GSL和boost.uBLAS等高性能C++矩阵库的核心技术.本文基于MXNet给出的教程文档来阐述MXNet所依赖的高性能矩阵库MShadow背后的原理. 编写高效的机器学习代码 我们先来思考一个问题:如何才能编写出高效的机器学习代码?假设DNN模型按照下面的代码进行权重更新,其中weight和grad都是长度为n的vector: weight = -eta * (grad + lambda * weight) 既然我们选择C++来实现矩阵计算,那么性能肯定是最先要考虑…

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:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认是5.4, 关于降级,后边有叙述) 二 安装步骤 (一) gcc降级 (可选/安装opencv2.4.13则必选) 根据需要,opencv安装时提示,gcc 不支持5.3以上版本,所以降级. 方法1:5.4 =…

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.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重…

code { white-space: pre } div.sourceCode { } table.sourceCode,tr.sourceCode,td.lineNumbers,td.sourceCode { margin: 0; padding: 0; vertical-align: baseline; border: none } table.sourceCode { width: 100%; line-height: 100% } td.lineNumbers { text-align…

普通目录 R-package, R语言API, 因为用的python, 所以对R暂时不感兴趣 amalgamation, 将整个mxnet库打包成一个文件, 以方便直接在客户端调用, 如Android, JS, IOS. cmake, 用于构建Makefile. 我以前搭建环境时直接修改config.mk, 没用过cmake. 稍微查了下, 大概应该是能自动找到依赖库的位置, 如CUDA, BLAS. 具体的还不了解. docker. 用于构建mxnet的docker镜像. 目前也只知道dock…

最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下: 本人主要参考这2篇博文: https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249 http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177 1.安装vs2013或vs2015 如果安装的是vs2013,则需要…

用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN) 生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本.判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来.而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络.两个网络相互对抗.不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真…