MXNET：深度学习计算-模型参数

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MXNET：深度学习计算-模型参数

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数. 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize(). 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.unifor…

MXNET：深度学习计算-模型构建

进入更深的层次:模型构造.参数访问.自定义层和使用 GPU. 模型构建在多层感知机的实现中,我们首先构造 Sequential 实例,然后依次添加两个全连接层.其中第一层的输出大小为 256,即隐藏层单元个数是 256:第二层的输出大小为 10,即输出层单元个数是 10. 我们之前都是用了 Sequential 类来构造模型.这里我们另外一种基于 Block 类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解 Sequential 的运行机制. 继承 Block 类来构造模型 Blo…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…

MXNet深度学习库简介

MXNet深度学习库简介摘要: MXNet是一个深度学习库, 支持C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab以及JavaScript等语言; 支持命令和符号编程; 可以运行在CPU,GPU,集群,服务器,台式机或者移动设备上. mxnet是cxxnet的下一代, cxxnet借鉴了Caffe的思想, 但是在实现上更加干净. MXNet安装: 这里针对的是Ubuntu 12+以上的系统的安装过程, 首先安装git(如果你电脑上还没有的话): # Install gi…

MXNET：深度学习计算-GPU

mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU.默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算.在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示. 需要注意的是,mx.cpu()(或者在括号里填任意整数)表示所有的物理 CPU 和内存.这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU 核. 但 mx.gpu() 只代表一块显卡和相应的显卡内存.如果有多块 GPU,我们用 mx.…

MXNET：深度学习计算-自定义层

虽然 Gluon 提供了大量常用的层,但有时候我们依然希望自定义层.本节将介绍如何使用 NDArray 来自定义一个 Gluon 的层,从而以后可以被重复调用. 不含模型参数的自定义层我们先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层.事实上,这和 "模型构造" 中介绍的使用 Block 构造模型类似. 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. class CenteredLayer(nn.Block)…

深度学习VGG16模型核心模块拆解

原文连接:https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/79015827 注:这篇文章是上面连接作者的文章.在此仅作学习记录作用. 如今深度学习发展火热,但很多优秀的文章都是基于经典文章,经典文章的一句一词都值得推敲很分析.此外,深度学习虽然一直被人诟病缺乏足够令人信服的理论,但不代表我们不能感性分析,下面我们将对2014年夺得ImageNet的定位第一和分类第二的VGG网络进行分析,在此过程中更多的是对这篇经典文章的感性分析,希望和大家共同…