https://blog.csdn.net/pandav5/article/details/53993684 (1)Mxnet的数据格式为NDArray,当需要读取可观看的数据,就要调用: numpy_d = d.asnumpy()converts it to a Numpy array. (2)list_arguments (给出当前符号d的输入变量)与list_outputs(给出符号d的输出变量)的说明 import mxnet as mxa = mx.sym.Variable("A&qu

import mxnet as mximport numpy as npimport randomimport mxnet as mximport sysdata_shape = {'data':(60000, 1,28, 28)}data = mx.sym.var('data')pool0 = mx.sym.Pooling(data=data, pool_type="max", kernel=(2,2), stride=(2,2),name='pool0')pool1 = mx.sy

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

mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['trai

对cuda了解不多,所以使用python创建新的操作层是个不错的选择,当然这个性能不如cuda编写的代码. 在MXNET源码的example/numpy-ops/下有官方提供的使用python编写新操作符的实例.分别跑ndarray_softmax.py.numpy_softmax.py和custom_softmax.py 发现ndarray_softmax.py中训练速度将近其他两种方法的3倍,分析发现ndarray_softmax.py中调用cuda核,而其他两种方法都是numpy在cpu上

https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/80494120 Gluon是MXNet的高层封装,网络设计简单易用,与Keras类似.随着深度学习技术的普及,类似于Gluon这种,高层封装的深度学习框架,被越来越多的开发者接受和使用. 在开发深度学习算法时,必然会涉及到网络(symbol)和参数(params)的存储与加载,Gluon模型的存取接口,与MXNet略有不同.在MXNet体系中,网络与参数是分离的,这样的设计,有利于迁移学习

在2017年末,Face++发了一篇论文ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices讨论了一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构--ShuffleNet.这个英文名我更愿意翻译成"重组通道网络",ShuffleNet通过分组卷积与\(1 \times 1\)的卷积核来降低计算量,通过重组通道来丰富各个通道的信息.这个论文的mxnet源码的开源地址为:MXS

训练一个神经网络往往只需要简单的几步: 准备训练数据 初始化模型的参数 模型向往计算与向后计算 更新模型参数 设置相关的checkpoint 如果上述的每个步骤都需要我们写Python的代码去一步步实现,未免显的繁琐,好在MXNet提供了Module模块来解决这个问题,Module把训练和推理中一些常用到的步骤代码进行了封装.对于一定已经用Symbol定义好的神经网络,我们可以很容易的使用Module提供的一些高层次接口或一些中间层次的接口来让整个训练或推理容易操作起来. 下面我们将通过在UCI

符号编程 在之前的文章,我们介绍了NDArray模块,它是MXNet中处理数据的核心模块,我们可以使用NDArray完成非常丰富的数学运算.实际上,我们完全可以使用NDArray来定义神经网络,这种方式我们称它为命令式的编程风格,它的优点是编写简单直接,方便调试.像下面我们就定义了一个两层的神经网络,它包含了一个全连接层,和一个relu的激活层. import mxnet as mx import mxnet.ndarray as nd def net(X, w, b): z = nd.Full

难样本,是我们在标注的时候,连肉眼都看不清的小像素物体,也可以说是既不是正样本,也不是负样本. 利用gluoncv时,这些标注框也实在存在,gluoncv会实在将他当做一个GT,但我们知道这是不好的.于是,我们在标注的时候,给他一个属性,他是一个难样本.之前用过lst文件训练自己的数据集,这里的Lst文件需要改一下格式: 这里的B就是6了,包括id,xmin,ymin,xmax,ymax,hard_flag,可以自己写,结构类似即可. Faster rcnn: https://github.co

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

第一次用卷积,看的别人的模型跑的CIFAR-10,不过吐槽一下...我觉着我的965m加速之后比我的cpu算起来没快多少..正确率64%的样子,没达到模型里说的75%,不知道问题出在哪里 import numpy as np import os import mxnet as mx import logging import cPickle def unpickle(file): with open(file,'rb') as fo: dict = cPickle.load(fo) return

反正基本上是给自己看的,直接贴写过注释后的代码,可能有的地方理解不对,你多担待,看到了也提出来(基本上对未来的自己说的),三层跑到了97%,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导入需要的模块 import numpy as np #numpy只保存数值,用于数值运算,解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题 import os #本例子中没有使用到 import gzip #使用zlib来压缩和解压缩数据文件,读写gzip文件 import struct

最近在摸mxnet和tensorflow.两个我都搭起来了.tensorflow跑了不少代码,总的来说用得比较顺畅,文档很丰富,api熟悉熟悉写代码没什么问题. 今天把两个平台做了一下对比.同是跑mnist,tensorflow 要比mxnet 慢一二十倍.mxnet只需要半分钟,tensorflow跑了13分钟. 在mxnet中如何开跑? cd /mxnet/example/image-classification python train_mnist.py我用的是最新的mxnet版本.运行脚

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

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

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

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

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

https://blog.csdn.net/qq_36165459/article/details/78394259 文档英文原版参见Symbol - Neural network graphs and auto-differentiation 在前面的教程中,我们介绍了NDArray,MXNet中操作数据的基本数据结构.仅仅使用NDArray本身,我们就可以执行很多数学操作.实际上,我们也可以使用NDArray定义和更新一整个神经网络.NDArray支持命令式编程(用于科学计算),充分利用任何

https://blog.csdn.net/disen10/article/details/79376631 固定权重:https://www.cnblogs.com/chenyliang/p/6780019.html 固定权重:https://discuss.gluon.ai/t/topic/1164 查看权重 在训练过程中,有时候我们为了debug而需要查看中间某一步的权重信息,在mxnet中,我们可以很方便的调用get_params()方法来得到权重信息.   '''   查看权重示例代码