mxnetMxnet—入流

国内新闻 2020-06-28142未知admin

  早已听闻mxnet大名,由于论文实验得需要,不得不刚一下mxnet了。果然与我意料的一样,刚开始就差点结束了。由于对mxnet的不熟悉,在安装的时候就出了一堆乌龙。

  的在线教程和笔记,希望能帮助大家更好地理解这项技术!如果希望进一步了解

  

  :适用于异构分布式系统,灵活高效的机器学习库”。本文将介绍这篇论文涉及的大部分概念,不过会尽量以更浅显易懂的方式......

  经过一系列快乐疑惑,我们的答案呼之欲出,那就是,本机的CUDA版本配不上安装的mxnet版本,难道要卸载CUDA9.0,安装CUDA10.0?那么本机一系列pytorch, tensorflow不久都崩了吗,呜呜呜。难道没有两全其美的方法,答案又是:Yes。Windows上CUDA的确可以共存,而且非常方便。方法?如下:

  深度学习实战》,欢迎大家多多支持。为什么写这本书2018年3月,华章图书的杨老师在博客上联系我,问我是否有出书意向,内容是深度学习框架方面的实战教学。当时的我使用

  安装完毕,直接port mxnet进行终极测试,此时我的电脑中已有CUDA9.0,无任何问题。于是跳出了下面这句Bug:OSError:[WinError 126] 找不到指定的模块。

  框架,文档已经更新,网上中文文档的翻译已经是之前版本。因此打算在学习过程中将最新版的文档翻译出来,以便今后自己和相关学习者作为学习参考。不足之处,尽请留言!文档链接:Tutorials教程这些教程介绍了一些深度学习的基本概念以及如何使用

  ,将介绍该库的主要功能及其Python API(可能会成为该库的首选API)。随后还将提供一些有关

  来实现他们。mxnet教程的基础部分包括使用数组,构建网络,加载/预处理数据等等。训练和推断部分了线性回归的实现,使用MLP...

  授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要不懈地积累!

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  由于主要为了做一些目标检测的实验,如:SSD,R-CNN,YOLO,故我兴奋的选择GluonCV系列,mxnet选择安装,看到如下界面:GodWriter:[reply]stone610284[/reply]4K那一篇是吧。!感觉风格迁移这一个领域真的是百家争鸣,这次的新方法又和滤镜挂钩了weixin_42322741:5555试了这么多配置,终于用您这个试好了!!

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  没有问题,经过多方的查找,找到原因:缺少DLL文件!OK,那到底是缺少了哪个DLL文件呢,网上给出一个很远古的软件:Dependency Walker。于是我马上下载了,并根据提示,需要使用Dependency Walker打开安装的mxnet包下面的libmxnet.dll文件。libmxnet.dll文件在你安装的下的Lib\site-packages\mxnet,相信有深度学习功底的都能找得到。

  这个软件由于过于远古,所以卡了半天,不过最后还是宝刀未老,给出了重要结果,大致浏览会发现红框中圈出来的东西和CUDA有些关系,难道我缺少的文件和CUDA相关,但是我的电脑中的确已经存在CUDA9.0啦,难道是CUDA版本不对,这个100是不是暗示我我安装的mxnet版本必须适配CUDA10.0呢?答案是:Yes。

  相信配置过深度学习的对以上操作都很熟悉,故这里就不再多介绍,不懂的小伙伴们呢,我在结束会给几个链接,方便大家配置。

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  和PyTorch框架也有一段时间了,虽然说不上精通,但是用起来还算熟悉,再加上我本人一直以来都喜欢和他人交流算法,并且想完善下自己在深度学习框架方面的知识体系,于是经过一段时间......

  :博主你好,感谢你的解读和分享。我想请问一下,Reverse Sampler的公式我看懂了,但是在具体实现时是怎么做的,我刚接触深度学习所以不太懂训练时是怎么采样的。我之前做的一个图像识别的项目是训练时把所有图片平均划分成多个batch,这样一个epoch就相当于遍历了所有样本,每个样本使用一次,mxnet这种是不是相当于uniform sampler?那Reverse Sampler是根据概率去采样图片吗,那采样要不要放回呢?这样在一个epoch中应该就不会遍历整个样本吧?在一个epoch中采样概率大的图片可能会被使用多次我理解的对吗?

  

  看到如此简洁的安装命令,我也是喜闻乐见,于是赶紧用conda建立了一个新的给mxnet。这里要解释为什么不用稳定版本,据安利,稳定版本很多新功能不能用。故作为一个由pytorch转tensorflow再转mxnet的萌新鬼,我就带着安装如此简单的快乐开始了下面一系列骚操作......此时我完全没有注意到cuda100 中的100......

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