MxNet系列——get_started——cloud_setup

本文介绍了如何在云平台上如AWS使用预编译的MXNet进行深度学习项目。提供了通过Amazon Machine Images (AMIs)安装MXNet的方法,并推荐了Bitfusion的MXNet AMI,其中包含了丰富的深度学习库及Jupyter notebook教程。此外还介绍了如何利用CloudFormation模板扩展AWS GPU实例。

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云上安装MXNet

你可以在类似于AWS的云上使用预编译的MXNet。更多细节,请阅读下面的引文。

使用 Amazon Machine Images(AMIs) 安装 MXNet

下面的链接指向AWS blog,描述了如何配置一个 Amazon Machine Image(AMI)。AMI 支持 MXNet 和其它主流的机器学习框架。

或者,你可以使用 Bitfusion 的 MXNet AMI,它包含了一系列的预编译过的深度学习与数据科学库,另外也包含 MXNet Jupyter notebook 教程源码。

多个AWS实例上使用 MXNet

使用 a CloudFormation template 来向上扩展 AWS GPU instances,你可以遵照下面链接指向的博客。

下一步

`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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