mxnet专题

【机器学习】【深度学习】MXnet神经网络图像风格迁移学习简介

使用部分一、编程环境编程环境使用Windows11上的Anaconda环境，Python版本为3.6. 关于Conda环境的建立和管理，可以参考我的博客：【Anaconda】【Windows编程技术】【Python】Anaconda的常用命令及实操二、项目结构（代码非原创）根目录MXNet-Gluon-Style-Transfer下包含dataset（数据集）文件夹、images

[deeplearning-009]mxnet深度学习框架安装和试用

1. 官网 http://mxnet.incubator.apache.org/ https://github.com/apache/incubator-mxnet 2. tutoria http://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/index.html 3. python tutorial 3.1 mxnet有两种接口：Gluon A

开源框架MXNet | 环境变量配置（显存）

一般情况下，不需要修改有关环境变量的配置。但是一些特殊情况，需要修改的，就涉及到以下这些内容了：在linux上最简单的修改方式就是export MXNET_GPU_WORKER_NTHREADS=3 一设置进程数量 MXNET_GPU_WORKER_NTHREADS 这个参数用来在一块卡上并行计算，在每一块GPU上最大的进程数，默认值为2MXNET_GPU_COPY_NTHREADS

如何在MXNet中使用channel Dropout (Dropout2d)

在很多实际使用场景下，特别是语义分割等输出像素级预测结果的全卷积神经网络中，经常会使用到随机drop特征图维度的操作。在Pytorch中，可以直接使用torch.nn.Dropout2d实现相应功能。然而在MXNet中可能略显麻烦。查阅MXNet文档并不能直接找到所需的信息，因为Dropout模块被定义为了最基础版本的、随机drop数组中任意元素的功能。唯一可能与需求相关的参数’axes’，其

mxnet学习 - HybridBlock

HybridBlock介绍：https://mxnet.apache.org/versions/1.4.1/tutorials/gluon/hybrid.html HybridBlock：mxnet.gluon中的一个Block基础类，支持混合模式，即同时支持动态图+静态图。其具有以下特点：其所有的children层都必须是HybridBlock。只有 NDArray和Symbol同时支持

mxnet - reshape操作完全解析（理解0，-1，-2，-3，-4）

一般来说，同一个操作，mxnet的ndarry和symbol都会有，分别对应动态图和静态图，比如reshape，可以调用 mx.nd.reshape，或者调用 mx.sym.reshape。下面对reshape这个操作进行解析，以mx.nd.reshape作为参考。 reshape的注释 reshape(data=None, shape=_Null, reverse=_Null, target

mxnet symbol 解析

mxnet symbol类定义：https://github.com/apache/incubator-mxnet/blob/master/python/mxnet/symbol/symbol.py 对于一个symbol，可分为non-grouped和grouped。且symbol具有输出，和输出属性。比如，对于Variable而言，其输入和输出就是它自己。对于c = a+b，c的内部有个_pl

Mxnet (28): 动量（Momentum）

执行随机梯度下降时，面对噪声时选择学习速率需要格外注意。如果学习速率下降的太快，就会过早停止，如果下降的太慢，就会导致无法得到足够的收敛，以至于噪音使我们不但远离最有解。 1. 收敛与发散问题通过一个例子说明问题： f ( x ) = 0.1 x 1 2 + 2 x 2 2 . f(\mathbf{x}) = 0.1 x_1^2 + 2 x_2^2. f(x)=0.1x12+2x22

Mxnet (27): 小批量随机梯度下降（Minibatch-SGD）

目前为止，梯度学习的方法中有两个极端：一次使用所有的数据计算梯度和更新参数；一次计算一次梯度。 1 向量化和缓存决定使用小批量的主要原因是计算效率。当考虑并行化到多个GPU和多个服务器时很好解释。我们需要向每一个GPU至少发送一个图像，假设每个服务器8个GPU一共16个服务器，那么我们的最小批次已经达到了128。在单个GPU甚至CPU来看，情况更加微妙。设备的内存类型千奇百怪，用于计算

Mxnet (25): 优化算法

对于深度学习问题，通常是先定义损失函数，获得损失之后在通过优化函数尽量减小损失，大多数的优化算法都是涉及最小化。要最大化也很简单只需要在目标上取反即可。 1 优化和估算优化和深度学习本质上目标是不同的。优化的目的是最小化损失，而深度学习是根据提供的数据找到最佳模型。训练误差和泛化误差通常是不同的：优化算法的目标是损失函数，因此其优化的目的是减少训练误差。而深度学习的目的是减少泛化误差。为了实

Mxnet (23): 双向循环神经网络（Bi-RNN）

到目前为止，我们假定我们的目标是给定到目前为止所看到的内容，例如在时间序列的上下文中或在语言模型的上下文中，对下一个单词进行建模。但是会有填写空白的情况： I am _____I am _____ very hungry.I am _____ very hungry, I could eat half a pig. 根据可用的信息量，我们可能用非常不同的词（例如“高兴”，“不满意”和“非常”

Mxnet (20): 循环神经网络（RNN）下

4. 循环神经网络循环神经网络，通过潜在自回归模型，使用隐藏状态来存储之前的信息。隐藏层和隐藏状态是指两个非常不同的概念。如所解释的，隐藏层是在从输入到输出的路径上从视图中隐藏的层。从技术上讲，隐藏状态是在给定步骤中我们所做的任何事情的输入，并且只能通过查看先前时间步骤中的数据来计算它们。递归神经网络（RNN）是具有隐藏状态的神经网络。 4.1 不含隐藏状态的神经网络之前使用MLP就是不

Mxnet (19): 循环神经网络（RNN）上

在生活中经常能够遇见序列数据，有些是根据时间更改，例如天气，股票，经济指数等，有些是有上下文关联的，如音乐、文章。为了更好的处理这些数据，从业工作者设计出了循环神经网络。它通过引入状态变量来存储过去的信息，并通过其与输入共同决定当前输出，咋感觉有点像残差块。循环神经网络常用于处理序列数据，如一段文字或声音、购物或观影的顺序，甚至是图像中的一行或一列像素。因此，循环神经网络有这广泛的实际应用，如

Mxnet (17): 残差网络（ResNet）

理论上添加新的层会导致误差降低，但是实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用批量归一化带来的数值稳定性使训练深层模型更加容易，该问题仍然存在。针对这一问题，何恺明等人提出了残差网络（ResNet） 1 残差块结合下图理解残差，输入为 x ，假设我们希望学出的理想映射为 f(x) 。左侧，虚线框中的部分必须直接学习映射 f ( x ) f(x) f(x) 。右侧，虚线框

Mxnet (16): 并行网络（GoogLeNet）

GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。以前的网络中对kernel_size的选取1~11都有，GoogLeNet的见解是多种大小的内核一起使用可能会有利，有点选举的赶脚 1.Inception 块 GoogLeNet中的基础卷积块叫作Inception块，得名于同名电影《盗梦空间》（Inception）。与NiN块相比，这个基础块在结构上更加复杂

MXNet安装：专业指南与深度解析

一、引言 MXNet是一个高效且灵活的深度学习框架，它支持多种编程语言和平台，并提供了丰富的深度学习算法和工具。随着深度学习技术的广泛应用，MXNet因其出色的性能和易用性受到了越来越多开发者和研究人员的青睐。本文将详细介绍MXNet的安装过程，包括环境准备、安装步骤以及常见问题解决方案，旨在帮助读者快速搭建MXNet开发环境，为后续深度学习项目的开发奠定基础。二、环境准备操作系统 MX

MXNet入门必备：详解MXNet安装，让你快速上手深度学习

一、MXNet是什么 MXNet是一个开源的、灵活的、高效的深度学习框架。它于2015年由亚马逊团队开发，旨在为深度学习研究人员、开发工程师和数据科学家提供一个帮助他们更容易地训练和部署深度学习算法的平台。 MXNet可以运行在CPU、GPU和云上，支持多种编程语言，包括Python、Java、Scala、R、C++等。它也提供了一个用户友好的高级API，并允许用户通过符号式编程和命令式编程两

Caffe模型移植到MXNet

使用caffe的一大好处是有很多的预训练模型，你可以从caffe的model zoo去下载这些模型。那么怎样把caffe的模型转到MXNet中呢？一种最简单也是最有效的方法就是把caffe的模型加载出来，然后对照着模型参数，逐个复制到MXNet对应的模型参数中。这种方法简单有效，但是也是工作量比较大的一种方法。其实MXNet提供了相应的转换工具帮助我们完成这一流程，本文记录一下这种方法。下载c

MXNet的下载安装及问题处理

1、MXNet介绍： MXNet是一个开源的深度学习框架，以其灵活性和效率著称，支持多种编程接口，包括Python、C++、R、Julia、Scala等。MXNet支持大规模分布式训练，同时兼顾CPU和GPU的计算资源，尤其擅长于模型并行和数据并行的混合模式，适合于训练大型深度学习模型。 GitHub地址：https://github.com/apache/mxnet 官方地

MXNet 相关函数详解

norm() norm()1.Matlab函数中的 norm() 1.应用：norm()用于计算矩阵范数2.格式：n = norm(A);n = norm(A,p);3.功能：norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数4.如果A为矩阵n=norm(A) 返回A的最大奇异值，即max(svd(A))n=norm(A,p) 根据p的不同，返回不同的值5.如果A为向量nor

ubuntu CUDA10.0-11.2安装旧版本mxnet

需要先安装libquadmath.so.0共享库。有关 PyPI 包的功能请求、建议和问题报告，请单击此处创建问题。先决条件该软件包支持 Linux 和 Windows 平台。您可能还想检查： mxnet-cu112 with CUDA-11.2 support.mxnet-cu110 with CUDA-11.0 support.mxnet-cu102 with CUDA-10.2 su

无法正常下载mxnet

无法正常下载mxnet 前言报错截图问题分析参考内容前言最近在看李沐老师的深度学习的内容,之前落下一直没看,目前在运行代码的时候无法下载mxnet 报错截图使用python常用的下载方式下载mxnet出现如下问题,这是问题的部分截图 Building wheels for collected packages: numpyBuilding wheel for nump

mxnet中ndarray*ndarray用来作为掩码进行与运算的用法

def batch_loss(encoder, decoder, X, Y, loss):batch_size = X.shape[0]enc_state = encoder.begin_state(batch_size=batch_size)enc_outputs, enc_state = encoder(X, enc_state)# 初始化解码器的隐藏状态dec_state = decoder

mxnet nd中的asscalar() 向量转换为标量转

X.asscalar() 将向量X转换成标量，且向量X只能为一维含单个元素的向量 X：nd类型的数据创建一个单个元素的向量 test=nd.array([2]) 输出： [2.] <NDArray 1 @cpu(0)> 转换成标量： test.asscalar() 输出：2.0 https://blog.csdn.net/shenkunchang1877/arti

MXNet-PyTorch-TensorFlow—学习笔记

简介数据操作注意：torch.from_numpy()所有在CPU上的Tensor（除了CharTensor）都支持与NumPy数组相互转换。 torch.tensor()方法会进行数据拷贝，返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。自动求梯度参考资料《动手学深度学习》《动手学深度学习》(TF2.0版) 《动手学深度学习》(PyTorch版)

MXNet设计和实现简介（论文笔记）

MXNet论文_2015年 Tensorflow慢一倍的原因：其使用的cuBLAS和cuDNN版本较低； MXNet最大的优点：节省内存/显存 MXNet设计和实现简介（跟其他框架相比，主要优点就是占用内存少）命令式编程声明式编程（有点儿函数式编程的意味）如何执行 a=b+1需要b已经被赋值。立即执行加法，将结果保存在a中。返回对应的计算图(computation graph