MXNet——symbol

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参考资料:有基础(Pytorch/TensorFlow基础)mxnet+gluon快速入门 symbol symbol 是一个重要的概念,可以理解为符号,就像我们平时使用的代数符号 x,y,z 一样.一个简单的类比,一个函数 \(f(x) = x^{2}\),符号 x 就是 symbol,而具体 x 的值就是 ndarray,关于 symbol 的是 mxnet.sym,具体可参照官方API文档基本操作使用 mxnet.sym.Variable() 传入名称可建立一个 symbol 使用 m…

MXNet符号编程

构成符号: 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. 下图定义了符号变量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. 一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 对神经网络进行配置: 一个Symbol的list_argument()属性可以用来检查计算图的输入参数; list_output()属性可以返回此Symbol的所有输出! 输出的…

#mxnet# 权值共享

https://www.cnblogs.com/chenyliang/p/6847744.html Note:后记此权值共享非彼卷积共享.说的是layer实体间的参数共享. Introduction 想将两幅图像”同时“经过同一模型,似乎之前有些听闻的shared model没有找到确凿的痕迹,单个构建Variable然后每层设置,对debug阶段(甚至使用阶段)来说是场噩梦.能够可行的只想到了,在set_params阶段进行指定,如果简单的将两个load的symbol进行Group,然后进行b…

『MXNet』第十一弹_符号式编程初探

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…

『MXNet』第六弹_Gluon性能提升

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 '…

『MXNet』第一弹_基础架构及API

MXNet是基础,Gluon是封装,两者犹如TensorFlow和Keras,不过得益于动态图机制,两者交互比TensorFlow和Keras要方便得多,其基础操作和pytorch极为相似,但是方便不少,有pytorch基础入门会很简单.注意和TensorFlow不同,MXNet的图片维度是 batch x channel x height x width . MXNet的API主要分为3层,最基础的时mxnet.ndarray(NDArray API),它以近似numpy数组的形式记录了诸多基…

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mxnet与tensorflow的卷积实现细节比较

『MXNet』第六弹_Gluon性能提升静态图动态图符号式编程命令式编程

mxnet深度学习实战学习笔记-9-目标检测

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