深度学习框架 MXNet/Gluon 实践指南:服务器上的初体验

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本文介绍了如何在服务器上安装和配置 MXNet/Gluon,通过Python示例展示如何构建和训练一个简单的全连接神经网络模型,帮助读者迈入深度学习框架MXNet/Gluon的世界。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

深度学习框架在近年来得到了广泛的应用,它们为开发人员提供了构建和训练神经网络模型的强大工具。在这篇文章中,我们将介绍如何在服务器上进行 MXNet/Gluon 的初体验。我们将学习如何安装和配置 MXNet/Gluon,以及如何编写一个简单的神经网络模型并对其进行训练。我们将使用 Python 编程语言进行这些操作。

安装 MXNet/Gluon

首先,我们需要安装 MXNet 和 Gluon。可以使用以下命令来安装它们:

pip install mxnet
pip install gluon

安装完成后,我们可以开始编写我们的第一个神经网络模型。

编写神经网络模型

下面是一个简单的示例,展示了如何使用 MXNet/Gluon 构建一个具有两个隐藏层的全连接神经网络:

import mxnet as mx
from mxnet import gluon, autograd
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