[ALGO] MXNET开发

本文详细介绍如何在MacOS上安装MXNet,并提供了一系列的教程链接。从手写数字识别的demo开始,深入讲解了关键变量及主要语句的使用,如datalabelnetoutputlossmetric等。此外,还介绍了如何读写CSV格式的数据,以及MXNet中数据结构与语法逻辑的运用。

1. 安装与文档

http://nodejh.com/post/install-mxnet-on-macos/#%E5%9C%A8-python-%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8-mxnet

tutorials

https://mxnet.apache.org/tutorials/index.html

demo

https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/gluon/mnist.html

python

https://www.w3cschool.cn/python/python-basic-syntax.html

 

2. demo - Handwritten Digit Recognition

https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/gluon/mnist.html

MLP-关键变量及主要语句

data label net output loss metric

data、label:load,NDArrayIter,split_and_load

net:define,init

output:append,update

loss:softmax_cross_entropy_loss,backward

metric:update,get

 

3.使用

读写数据 csv格式

参考 https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/data.html

 

4.数据结构与语法逻辑

1) loss

pred_loss = mx.sym.Group([mx.sym.BlockGrad(y), loss])

mx.sym.MakeLoss仅仅相当于自定义Loss,并没有涉及到prediction,因此在想获取prediction时,需要通过Group将prediction=mx.BlockGrad(y)和loss合并起来。

mx.symbol.Group, 变量集合。

参考 https://saicoco.github.io/usage/

 

2)concat

concat 方法用于连接两个或多个数组。

 

3)iterator

https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/data.html?highlight=iterator

data_iter;batch.data, batch.label, batch.pad

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