MXNET

Pytorch与MXNet对照学习

Pytorch与MXNet对照学习这篇是对MXNettutorial网站的翻译和总结笔记，适合有一定PyTorch经验，正在转向使用MXNet的同学1.运行效率根据NVidiaperformancebenchmarks
X.y FAn·2023-01-13 09:15

有关conda中pytorch 和Mxnet兼容安装

有关conda中pytorch和Mxnet兼容安装：pytorch和Mxnet是两个深度学习框架，一般不能存在于同一环境中。
Betty222233333333333·2023-01-13 09:15

记录 cuda10.0 安装MXNet1.7.0

安装MXNet-cu100==1.7.0一直报错，网络延迟上不去用idm找到下载链接下载完本地安装就可以了创建新环境，pip版本太低只有9.0.4，找了一堆方法都更新不了，用condaupgradepip
m0_38071693·2023-01-13 09:14

Mxnet安装--涉及python版本问题（window用户）

第一次运行需要完整完成下面5个步骤。如果是再次运行，可以忽略前面3步的下载和安装，直接跳转到第四步和第五步：第一步是根据操作系统下载并安装Miniconda，在安装过程中不需要勾选“AddAnacondatothesystemPATHenvironmentvariable”选项，因为不建议勾选，然后在环境变量中添加Miniconda的路径，参考以下教程（https://mp.weixin.qq.c
小安同学apj·2023-01-13 09:14

配置MXNET、Pytorch、Tensorflow环境详细教程

最近学习计算机视觉，用了两天配置了三个框架的环境，配置过程可谓是十分艰辛，特此写个博客来记录配置过程，等忘记了可以回来看看。无论配置何种框架的环境，都离不开一个宝贝应用——anaconda，这是一个配置虚拟环境的宝贝应用，有着无限可能。当然，也可以选择他的轻量级应用——Miniconda，我个人依然选择使用anaconda，但是Miniconda的操作与anaconda的操作是大同小异的。开头强调
ひゅがひなた·2023-01-13 09:43

基于MxNet实现目标检测-Efficientdet【附部分源码及模型】

工程目录结构如下1.导入库2.配置GPU/CPU环境3.数据加载器4.模型构建5.模型训练1.学习率设置2.优化器设置3.损失设置4.循环训练6.模型预测四、算法主入口五、训练效果展示前言  本文主要讲解基于mxnet
爱学习的广东仔·2023-01-13 09:43

mxnet 和pytorch比较

mxnet网络是链式结构，pytorch可以是列表结构引发的问题：mxnetsymbol如何打印特征维度？mxnet设计网络是，不用输入网络输入channel，pytorch需要输入通道数。
AI视觉网奇·2023-01-13 09:13

手撕代码insightFace中的arcface_torch

背景介绍搞人脸识别的同学基本都听过insightFace的大名，在开源工程里面可以帮助大伙快速的建立自己的baseline,代码玩儿的溜的同学说不一定一两天就玩儿通了．原始的insightface是mxnet
_牛先生_·2023-01-12 21:33

模型推理那些事

常用的深度学习框架有TensorFlow、Pytorch、MXNet和CNTK，因为训练最为耗时，所以常使用GPU、FPGA、TPU和ASIC等硬件加速模块缩短训练耗时，这些定制化的硬件需要使用定制化的驱动和库以便和深度学习框架交互
shichaog·2023-01-12 17:18

mxnet转onnx 之 onnx_mxnet.export_model失败原因

mxnet模型转换onnx折腾了很久，终于搞清楚失败原因转换代码参考：https://github.com/onnx/tutorials/blob/master/tutorials/MXNetONNXExport.ipynb
ML_AI·2023-01-12 15:41

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《5》

在上一篇文章的介绍中，我们知道语义分割可以对图像中的每个像素进行类别预测。这节主要讲关于全卷积网络(FullyConvolutionalNetwork,FCN)，实现从图像像素到像素类别的变换。那这里的卷积神经网络跟以往的有什么不一样的地方吗?这里的网络是通过转置卷积(TransposedConvolution)层将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸，从而令预测结果与输入图像在空间维(高和宽
寅恪光潜·2023-01-11 17:34

MXNet中的命令式编程和符号式编程的优缺点

MXNet支持使用命令式和符号式两种混合编程。
寅恪光潜·2023-01-11 17:34

计算性能的提升之混合式编程（MXNet）

平时的练习与调试基本都是使用命令式编程，但是计算性能比较差，而使用符号式编程可以提高性能，在MXNet中的命令式编程和符号式编程的优缺点，这篇文章也有介绍这两者的一些基本区别和操作。
寅恪光潜·2023-01-11 17:34

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《6》

我们在看FasterR-CNN源码(MXNet版本)的时候，除了下面这些我们遇到的常见的参数解析importargparseimportastparser=argparse.ArgumentParser
寅恪光潜·2023-01-11 17:00

图像增广

以mxnet为框架做实验，各大深度学习框架都有类似功能。
DevilXiao-CVer·2023-01-11 16:37

SORT、DeepSORT

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）CNN：RCNN、SPPNet、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOV1V2V3
あずにゃん·2023-01-11 13:57

Windows下Python3.7 + Anaconda + Tensorflow2.1 + MXNET GPU环境搭建

Windows下Python3.7+Anaconda+Tensorflow2.1+MXNetGPU环境搭建Anaconda去官网下载最新的Win1064位版本，安装到本地。
ShangruAI·2023-01-08 14:51

单节点安装部署Cube Studio

数据源管理，支持结构数据和媒体标注数据管理；在线的vscode/jupyter代码开发；在线镜像调试，支持免dockerfile，增量构建；任务流编排，在线拖拉拽；开放的模板市场，支持tf/pytorch/mxnet
ReaLearn·2023-01-08 09:52

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《3》

前面了解到FasterR-CNN在实验中的效果很不错，以及对论文做了一个大概的了解，对此有兴趣的伙伴们也可以先浏览前面两篇文章：MXNet的FasterR-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《1》
寅恪光潜·2023-01-07 17:51

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《4》

这篇主要了解语义分割(semanticsegmentation)，语义分割是分类中的一个核心知识点，而且这些语义区域的标注和预测都是像素级的。在语义分割中有两个很相似的重要问题，需要注意下：图像分割(imagesegmentation)：将图像分割成若干组成区域，这类问题的方法通常利用图像中像素之间的相关性，这个可以去了解下泛洪填充,这个在训练的时候不需要有关图像像素的标签信息，当然在预测的时候也
寅恪光潜·2023-01-07 17:21

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《2》

上一篇文章是对这个模型做个测试，效果很不错，然后这节，我们来关注下论文中的一些知识点原论文：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks本文不是按照原论文的顺序一路下来讲解，按照自己对其的理解做说明，希望能够帮到大家的更进一步的理解这个模型既然是基于区域提议网络(RegionProposalNetwork
寅恪光潜·2023-01-07 17:21

机械学习房价预测实战（mse 回归 交叉验证）

请写出其构建一个机器学习的流水线学习的框架TensorFlowpytorchPaddlePaddleCNTKMXNetmindsporeoneflowMegEngineJittorsklearn构建一个机器学习的流水线
南师大蒜阿熏呀·2023-01-07 10:02

《动手学深度学习》安装CPU计算的MXNet和GPU版本的MXNet

在上篇文章我介绍了深度学习的一些python基础和IDE的选择，这次我们从李沐老师的译作《动手学深度学习》中完整的走一遍安装MXNet的安装。
程序员子进·2023-01-06 07:25

英文版动手学深度学习书中MXnet安装采坑（1.6版本cpu安装）

MXNet安装采坑补充：B站2021最新李沐课程——动手学DL1.说明因为想跑一下英文版动手学深度学习recommendationsystem章节的代码，所以就配了下环境。
卡塞尔学院临时校长·2023-01-06 07:55

安装mxnet各种问题和解决（安装了3天，终于安装成功）

安装mxnet问题及解决（安装了3天，终于安装成功）windows安装mxnetcpu版自己参照网上许多安装mxnet的博客，出现各种各样的问题。
子时不睡·2023-01-06 07:55

安装cpu版本的MXNet

安装cpu版本的MXNet说实话，我没有看懂李沐大神的安装步骤，因为我之前安装过MXNet，所以李沐大神的这里我就跳过了，直接上我从前的安装步骤吧：>pipinstallmxnet>python>>>frommxnetimportnd
上天夭·2023-01-06 07:25

Windows10下安装GPU版本的MXNet

Windows10下安装GPU版本的MXNetMXNet官网：http://mxnet.dmlc.ml/官网安装教程：http://mxnet.io/get_started/setup.html#installing-mxnet
起名字什么的真麻烦·2023-01-06 07:54

MXNet简介

MXNet是一个十分优秀的深度学习框架。目前包含了许多语言接口，如Python、C++、Scala、R等。目前，MXNet版本已经更新到1.3.0。本系列文章主要使用Python接口。
kealennieh·2023-01-06 07:53

mxnet CPU版本Windows下简单安装(python接口安装)

话说这几天一直想做个验证码识别的demo，想到一些比较时髦的方法来实现，所以选中mxnet框架来实现，安装了几天不成功，网上找各种教程什么的都要安装c++一大坨的东西，我只想安装个cpu版本啊；下午特别感谢我的朋友
旭旭_哥·2023-01-06 07:53

【已解决】cpu版mxnet安装

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档【已解决】cpu版mxnet安装mxnet前言步骤mxnet前言需要机子已经安装anaconda，读者要会新建环境和切换环境。
qq_53826655·2023-01-06 07:23

深度学习框架【MxNet】的安装

文章目录前言一、MXNet的前世今生二、mxnet的安装1.CPU安装2.GPU安装，以cuda10.1为例三、报错提醒前言本文简介安装mxnet深度学习框架，下边开始对深度学习框架mxnet进行介绍和使用一
爱学习的广东仔·2023-01-06 07:23

mxnet 显存配置，cpu过高配置

mxnet自动调用尽量多的cpu多核，多人训练，别人就不方便用了。这个起作用，控制cpu核数占用。
AI视觉网奇·2023-01-06 07:23

读取voc中的数据集路径修改_GluonCV读取VOC数据

在Mxnet的代码pascal_voc.ipynb基础上，做了一些探索。主要看下如何使用gluoncv来操作pascalVOC数据集。
weixin_39630440·2023-01-06 05:45

线性回归的从零开始实现（动手学深度学习第二章）学习笔记1

动手学深度学习第二章）学习笔记11.导入模块首先是模块的导入：%matplotlibinlinefromIPythonimportdisplayfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommxnetimportautograd
纳show·2023-01-06 04:39

动手学深度学习笔记1-线性回归从0到1实现

fromIPythonimportdisplayfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommxnetimportautograd,ndimportrandom#生成数据集，训练数据集样本数
输入法打可爱按第五·2023-01-06 04:09

windows下无法安装MXNet1.7

报错：Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementmxnet-cu101==1.7.0解决办法：pipinstallmxnet-cu101==1.7.0
JohnShouie·2023-01-05 20:57

神经网络与深度学习复习大纲

PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch3.人工智能的研究领域是什么？
怡怡小可爱咩·2023-01-05 14:20

以下不属于人工智能领域的python第三方库_2020年9月计算机二级python选择题在线题库5/15...

A.KerasB.PyTorchC.MXNetD.PyOCRD【解析】PyOCR是图像字符识别方向的第三方库；PyTorch、MXNet、Keras都属于人工智能领域的第三方库。
weixin_39767124·2023-01-05 14:15

GEMM算法及优化流程详解

optimize1optimize2optimize3前言神经网络前向耗时主要由卷积的耗时决定，参考賈杨青毕业论文，那么如何对卷积加速便成了重要的一个点，主流的加速方法有以下几种：im2col+GEMM：目前几乎所有的主流计算框架包括Caffe,MXNet
WTHunt·2023-01-05 08:24

【DeepLearning】深度学习第一课：使用autograd来自动求导

为此MXNet提供autograd包来自动化求导过程。虽然大部分的深度学习框架
zsWang9·2023-01-05 08:17

动手学深度学习--第二章

数据操作使用MXNet中的NDArray类frommxnetimportnd#引入一些基本创建NDArray操作x=nd.arange(12)#创建一个行向量，从0开始12个整数x.shape#通过shape
七枫98·2023-01-03 20:08

9.6_object-detection-dataset

该数据集使用MXNet提供的im2rec工具将图像转换成了二进制的RecordIO格式[1]
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:49

8.4_multiple-gpus

原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节，但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。需要注意的是，这里我们谈论的是单主机多GPU计算而不是分布式计算。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:47

动手学深度学习pytorch入门

本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。
chadqiu·2023-01-02 16:04

基于Mxnet实现OCR网络结构【网络结构源码】

文章目录前言AttModelCLRSCRNNdbNetEAST前言本文基于Mxnet实现OCR的网络结构AttModelclassAttModel(nn.HybridBlock):def__init__
爱学习的广东仔·2023-01-02 14:12

MXNet的源码编译过程总结

目的：理解深度学习主流框架的设计思路，从源码级别进行向上研究过程：从虚拟机开始，在Windows7+VMWare11+CentOS-6.6-x86_64,升级GCC,安装openblas,opencv,升级python,安装python依赖包，替换libstdc++测试验证image-classification]#pythontrain_mnist.py经验：深度学习框架属于C++层面的一个东西
huareal·2023-01-02 11:59

anchor——锚框详细介绍与实现

本文章参考动手学深度学习一书，主要使用的是mxnet深度学习模块，在jupyter上进行实现。
心无旁骛~·2023-01-01 14:43

softmax回归和交叉熵损失函数

本文章参考动手学深度学习一书，主要使用的是mxnet深度学习模块，在jupyter上进行实现。softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。
心无旁骛~·2023-01-01 14:43

Keras基本用法

参考Keras基本用法-云+社区-腾讯云Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一，它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。
Wanderer001·2022-12-31 15:01

Flink 结合 TensorFlow 如何进行模型训练和预测

其中TensorFlow，PyTorch，MXNeT作为广泛使用的框架更是备受瞩目。在将深度学习应用于实际业务的过程中，往往需要结合数
woliuqiangdong·2022-12-30 14:32
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