MxNet系列——how_to——index

最新推荐文章于 2025-08-30 17:14:59 发布
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#深度学习 #MxNet

本文档提供了使用MXNet完成各类任务的详尽指南，包括配置安装、预训练模型应用、多GPU训练、性能优化等内容，适合各阶段开发者参考。

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MXNet 怎么办系列

How-tos 提供了一系列的有关安装，基本概念，说明，命令和使用预训练模型完成的例程指南。

下面的主题解释了基本概念，并为特定任务提供了步骤。其中一些包含了使用预训练模型完成的例程。

配置和安装

你可以在 Amazon Linux, Ubuntu/Debian, OS X, 和 Windows操作系统上运行MXNet。MXNet也可以在Docker和类似于AWS的云上运行。MXNet当前支持 Python, R, Julia 和 Scala编程语言。

如果你在Amazon Linux 或 Ubuntu上运行Python/R，你可以使用Git Bash来快速地安装MXNet库和它的相关依赖。

使用MXNet来执行特定的任务

  • 如何使用预训练的模型
    该章节提供了使用预训练的图像分类模型来读入，自定义和预测图像类别的详细步骤。

  • 如何微调预训练的模型
    该章节提供了关于如何使用一个新的、小的数据集，来微调预训练神经网络的指南。它描述了准备数据，训练一个最后一层和评价结果几部分。为了进行比较，它使用了两个预训练的模型。

  • 如果将神经网络可视化为计算图
    该章节在Jupyter notebook中提供了关于如何可视化神经网络的命令和说明

  • 如何使用数据并行在多个CPU/GPU上进行训练
    该章节提供了MXNet使用多GPU的默认值。该章节也提供了关于自定义GPU数据并行设置（比如，GPU的数量和各个GPU的负载），使用多个GPU训练模型，设置GPU通信选项，同步GPU之间的目录，选择网络接口，调试连接等步骤的说明和命令。

  • 如何以模型并行的方式在多个GPU上训练LSTM
    该章节讨论了关于模型并行的基本实践，比如一个多层网络的某一层使用一个GPU，如何在多个GPU上均衡和组织各个网络层来降低数据传输和瓶颈。

  • 如何在移动设备上运行MXNet
    该章节提供了如何将软件移植到其它操作系统和编程语言的指南。它也描述了当在移动设备上运行模型时，你需要考虑的折中。它也提供了在手机中使用的简单的预训练过的图像分类识别模型。

  • 如何使用Amazon EC2和Amazon S3 在AWS云上设置MXNet
    该章节提供了如何在AWS上使用MXNet的详细步骤。该章节也提供了使用亚马逊简单存储服务（Amazon S3）和弹性计算云（Amazon EC2）的前提条件和依赖库。该章节也提供了如何在云上设置，构建，安装，测试，运行MXNet和在多个GPU上运行MXNet。

  • 如何在不同的输入长度/尺寸（bucketing）上使用MXNet
    该章节描述了基本概念和具有不同架构的模型使用bucketing的背后原理。该章节也提供了一个关于如何修改网络以便使用buckets的例子，并提供了如何创建和迭代buckets的说明。

  • 如何提高MXNet的性能
    该章节描述了如何通过使用推荐的数据格式，存储位置，批大小，库和参数等，来提升MXNet的性能。

  • 如何在Matlab环境下使用MXNet
    该章节提供了在Matlab中使用MXNet来加载模型与数据，预测，特征提取的命令。该章节也包含了两者（可能引发一些问题）的实现差异和一些基础的排错。

  • 如何在浏览器中利用JavaScript语言来使用MXNet
    该章节提供了一个MXNet的JavaScript接口，包含了为了在浏览器中使用它而在服务器端设置与运行它的基础命令。该章节也包含了浏览器对比，使用自己的模型的指南和库的源代码。

开发 和 Hack MXNet

  • 创建新的操作符
    该章节提供了一个自定义网络层的例子，它描述了定义网络层的每一部分的步骤。该章节包含一个涉及参数的 breakdown ，调用优化和提供了该例子完成代码的链接。

  • 从MXNet使用Torch
    该章节描述了如何安装和构建MXNet，以便于和Troch一起使用。该章节也提供了一个支持的Torch数学函数和神经网络模块的列表，和关于如何使用它们的说明。

  • 为MXNet设置环境变量
    该章节提供了MXNet默认环境变量的列表，同时简单描述了每一环境变量功能。

常见问题

  • FAQ FAQ章节提供了MXNet的调试和优化的信息，也附带了一些额外的资源。
PyTorch 的并行计算——PyTorch 中文文档
AI天才研究院
08-09 1992
近年来，随着深度学习模型规模和数据集的不断增长，训练时间成为了制约模型性能提升的关键因素。为了加速模型训练，并行计算技术应运而生，并逐渐成为深度学习领域的研究热点。PyTorch 作为一款流行的深度学习框架，提供了丰富的并行计算功能，可以帮助开发者轻松实现模型的并行训练，从而大幅缩短训练时间。实现数据并行，将模型复制到多个 GPU 上，并将数据分发到不同的 GPU 进行计算。实现分布式训练，支持多种后端，如 MPI、Gloo 和 NCCL。
实现基于RNN的股票市场预测模型 How To Build an AI Model that Predicts Stock Market
AI天才研究院
08-18 810
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 概要 本文旨在介绍如何利用深度学习技术构建基于RNN的股票市场预测模型。为了达到此目的，作者从深度学习基础知识、Python编程语言基础知识、PyTorch库入手，详细阐述了RNN、LSTM、GRU、Bidirectional R
MxNet系列——get_started——index
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02-08 781
MXNet: 一个大规模的深度学习框架MXNet 是一个开源框架，它允许你在多种设备（从云架构到移动设备）上定义，训练和部署深度神经网络。MXNet 是一个可拓展的深度学习工具，它允许快速训练模型，支持灵活的编程模型和多种编程语言。 MXNet 允许混合使用命令式编程和符号编程，以最大化两者的高效性和生产力。MXNet 是在一个动态依赖调度器上构建的【dynamic dependency sched
MxNet系列——community——index
张学志の博客
02-09 1166
MXNet 社区有关使用MXNet的问题如果你在做某事时，不确定如何使用MXNet；或者将其应用到一个特定的问题时有疑问，请将问题发布在 Stackoverflow，并加上标签 - mxnet。你可以在此查看有关MXNet的问题。问题跟踪器我们在MXNet的GitHub仓库中的issues文件夹：mxnet/issues，跟踪Bug和新特性的请求。贡献者MXNet是由一群活跃的社区成员开发和使用的。
前 15 个 JavaScript 机器学习库
Meta.Qing的博客
08-29 2268
机器学习领域新技术的迅猛发展帮助软件开发人员以前所未有的方式构建新的人工智能应用程序。目前，大多数 AI 爱好者利用 Python 框架进行 AI 和机器学习开发。但环顾四周，人们可能还会发现基于 JavaScript 的框架也正在 AI 中实现。这个有趣的交叉点让我们探索和试验了一起使用 Javascript 和机器学习的奇怪可能性。从我们的研究中分享，这里有一些简洁的 JavaScript 机器学习库，它们将 Javascript、机器学习、DNN 甚至 NLP 结合在一起。看一看。......
李沐等：MXNet设计和实现简介
klzhang的专栏
12-03 2555
我爱计算机 http://www.52cs.org/ @52cs 关注计算机领域进展 Skip to content Home About 友情 达人 李沐等：MXNet设计和实现简介 MXNet设计和实现简介 声明：本文经作者同意转载。 原始链接：https://github.com/dmlc/mxnet/issu
MXNet官方文档中文版教程(1)：教程（Tutorials）
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10-30 2万+
最近开始尝试MXNet框架，官方文档已经更新，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官方文档翻译出来，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！ 官方文档链接：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MXNet来实现他们。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。训练和推断部分讲解了线性回归的实现，使用MLP
可视化：从TensorFlow项目中可视化数据的2种方式
AI天才研究院
08-04 2270
2019年9月，百度AI实验室发布了第一款基于TensorFlow的图像分类工具。本文将对此工具进行详细介绍，并用两种不同的方式对其数据进行可视化，并阐述在开发项目时如何运用可视化工具辅助调试，提升开发效率和质量。2019年5月，Google发布了TensorBoard——用于深入理解深度学习模型的可视化工具，它可以捕获训练过程中的各个变量的值，绘制直方图、柱状图和散点图，展示神经网络权重随时间变化的趋势等信息。本文将会简单介绍TensorBoard的基本概念及功能。
GPU加速大数据处理：从入门到精通，一篇就够了！
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大数据处理的核心挑战在于如何高效地对海量、高维、异构的数据进行存储、计算和分析。传统的CPU架构，虽然设计灵活，擅长处理复杂的控制逻辑和串行任务，但在面对大规模并行计算时，其有限的核心数量和相对较低的内存带宽就显得力不从心。以典型的CPU为例，主流服务器级CPU通常拥有10-30个物理核心（支持超线程后逻辑核心数翻倍），而高端GPU则动辄拥有数千甚至上万个流处理器（CUDA Cores或Stream Processors）。
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_30756499的博客
07-07 1万+
##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
matlabami代码-mxnet_888888888:mxnet_888888888
06-07
matlab ami代码 用于深度学习的 Apache MXNet（孵化） 掌握 文档 执照 Apache MXNet（孵化）是一个深度学习框架，旨在兼顾效率和灵活性。 它允许您混合以最大限度地提高效率和生产力。 在其核心，MXNet 包含一个动态依赖调度程序，可自动动态并行化符号和命令式操作。 在其之上的图形优化层使符号执行速度快且内存高效。 MXNet 便携且轻量级，可有效扩展到多个 GPU 和多台机器。 MXNet 不仅仅是一个深度学习项目。 它是用于构建深度学习系统的集合，以及针对黑客的 DL 系统的有趣见解。 问问题 请用于提问。 请用于报告错误。 如何贡献 什么是新的 - MXNet 1.6.0 发布。 - MXNet 1.5.1 补丁发布。 - MXNet 1.5.0 发布。 - MXNet 1.4.1 补丁发布。 - MXNet 1.4.0 发布。 - MXNet 1.3.1 补丁发布。 - MXNet 1.3.0 发布。 - MXNet 1.2.0 发布。 - MXNet 1.1.0 发布。 - MXNet 1.0.0 发布。 - MXNet 0.12.1 补丁发布。
matlabami代码-Mxnet2020V2:Mxnet2020V2
06-07
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MXNet 中文文档
DASlab的博客
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12-08 1971
基于 Javascript 的机器学习类库 目前最火的基于 Javascript 的机器学习类库莫过于ConvNetJs。ConvNetJs 用 Javascript 实现了常用的深度学习算法，可以用于分类、回归和强化学习等。ConvNetJs 在 GitHub 上有超过 4000 颗星，800 多次 Fork。想想著名的深度学习框架 Theano 不到 3500 颗星，你就可以想象这个
mxnet基础到提高(2)-－ ndarray索引
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03-06 513
from mxnet import nd x = nd.array((2,3,5,92,-1)) y = nd.array(((1,2,3),(5,6,7))) print(x) print(y) print(x[3]) print(x[:3]) print(x[3:]) print(y[1,1]) print(y[1,:]) y[1,:]=888 print(y) [ 2. 3. 5. 9...
MxNet使用总览
AI之路
08-17 1万+
写这篇博文的初衷是希望能整理下自己在使用MxNet过程中对这个框架的理解。详细的介绍都给出了链接，这篇相当于一个概括，希望能对这个框架有一个总的认识，内容会不断补充，有疑问的欢迎交流，谢谢。1、下载MxNet并编译 MxNet的官方网址：http://mxnet.io/get_started/install.html 我这里选择如下安装方式：然后按照 Build the MXNet core s
mxnet支持 matlab,mxnet: MXNet是一个深度学习库，支持C++、Python、R、Scala、Julia、MATLAB及JavaScript等语言；支持命令和符号编程；可以运行在C...
weixin_29238147的博客
03-22 372
Apache MXNet (incubating) for Deep Learning Apache MXNet is a deep learning framework designed for both efficiency and flexibility.It allows you to mix symbolic and imperative programmingto ma...
mxnet系列教程之1-第一个例子
andeyeluguo的博客
04-19 7118
第一个例子当然是mnist的例子 假设已经成功安装了mxnet 例子的代码如下： cd mxnet/example/image-classification python train_mnist.py这样就会运行下去
MxNet系列——Windows上安装MxNet
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开发环境 操作系统：Win7 64bit C++编译器：Visual Studio 2010 Python环境：Python 2.7.12 (Anaconda 4.1) 安装过程 下载MxNet预编译版本。下载页面。请根据操作系统和是否使用GPU下载合适的版本。我下载的版本是20160531_win10_x64_cpu.7z。如下图所示： 解压下载文件到指定目录下。如我将其解压到C:\Dev\MxN
torch gather mxnet F.gather_nd的区别
09-25
`torch gather` 和 MXNet的`F.gather_nd` 都是用来从张量中选取特定索引元素的功能，但在使用上有一些细微差别。 1. **PyTorch (torch)**: `gather`函数主要用于沿着给定维度`dim`获取指定索引处的元素。它接受两个参数，第一个参数是源张量(`input`)，第二个参数是一个长度匹配源张量该维度的整数切片(`index`)。例如，如果你有一个三维张量和一维索引，你可以选择每个索引对应的列。输出的张量将与输入的形状相同，除了指定的维度会变为1。 ```python input = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) index = torch.tensor([0, 1]) output = torch.gather(input, dim=1, index=index) # 输出: tensor([[1, 4], # [5, 8]]) ``` 2. **MXNet (F.gather_nd)**: `F.gather_nd`与`torch`的`gather`类似，但它可以处理更高维度的索引，允许你通过多个索引来取出多维张量的元素。这个函数需要一个数据张量`(data)`、一个形状匹配的数据张量`(indices)`作为索引以及一个轴`(axis)`。这个函数返回的是一个由索引指定元素组成的张量，形状是 `(indices.shape[:-1] + data.shape[axis+1:])`。 ```python import mxnet as mx data = mx.nd.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) indices = mx.nd.array([[0, 1], [1, 0]]) # 二维索引 output = mx.nd.F.gather_nd(data, indices) # 输出: [[1, 3], [6, 5]] ``` **区别总结**： - PyTorch的`gather`更适用于单个或低维度索引的情况。 - MXNet的`F.gather_nd`支持高维度或多维索引，适合提取多位置的元素。
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