『MXNet』专题汇总

基础知识 『流畅的Python』第1~4章_数据结构.编码 『Python』基础数据结构常见使用方法 『Python CoolBook』数据结构和算法_多变量赋值&“*”的两种用法 『Python CoolBook:Collections』数据结构和算法_collections.deque队列&yield应用 『Python CoolBook:heapq』数据结构和算法_heapq堆队列算法&容器排序 『Python CoolBook:Collections』数据结构和算法_容器型

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_argument()用来检查计算图的输入参数; list_output()返回此Symbol的所有输出,输出的自动命名遵循一定的规则

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. 库导入写法, from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd from mxnet import gluon import mxnet as mx MXNet mxnet.ndarray是整

资料原文 一.概述思路 假设一台机器上有k个GPU.给定需要训练的模型,每个GPU将分别独立维护一份完整的模型参数. 在模型训练的任意一次迭代中,给定一个小批量,我们将该批量中的样本划分成k份并分给每个GPU一份. 然后,每个GPU将分别根据自己分到的训练数据样本和自己维护的模型参数计算模型参数的梯度. 接下来,我们把k个GPU上分别计算得到的梯度相加,从而得到当前的小批量梯度. 之后,每个GPU都使用这个小批量梯度分别更新自己维护的那一份完整的模型参数. 二.网络以及辅助函数 使用“卷积神经网

一.Gluon数据加载 图片数据(含标签)加载函数:gluon.data.vision.ImageFolderDataset 给出ImageFolderDataset类的描述, Init signature: mxnet.gluon.data.vision.datasets.ImageFolderDataset(root, flag=1, transform=None) Source: class ImageFolderDataset(dataset.Dataset): """

解压文件命令: with zipfile.ZipFile('../data/kaggle_cifar10/' + fin, 'r') as zin: zin.extractall('../data/kaggle_cifar10/') 拷贝文件命令: shutil.copy(原文件, 目标文件) 整理数据 我们有两个文件夹'../data/kaggle_cifar10/train'和'../data/kaggle_cifar10/test',一个记录了文件名和类别的索引文件 我们的目的是在新的文件

预.API介绍 mxnet.metric from mxnet import metric cls_metric = metric.Accuracy() box_metric = metric.MAE() cls_metric.update([cls_target], [class_preds.transpose((0,2,1))]) box_metric.update([box_target], [box_preds * box_mask]) cls_metric.get() box_metr

为了加深理解,我对SSD项目进行了复现,基于原版,有按照自己理解的修改, 项目见github:SSD_Realization_TensorFlow.SSD_Realization_MXNet 构建思路按照训练主函数的步骤顺序,文末贴了出来,下面我们按照这个顺序简要介绍一下各个流程的重点,想要详细了解的建议看一看之前的解读源码的对应篇章(tf),或者看看李沐博士的ssd介绍视频(虽然不太详细,不过结合讲义思路很清晰,参见:『MXNet』第十弹_物体检测SSD). 重点说明 SSD架构主要有四个部分

建议比对『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 models/tutorials/image/cifar10/cifer10_multi_gpu-train.py # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file exc