pip install mxnet-cu101==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python 报错：ERROR: Command errored out with exit status 1: 参考了这篇文章：https://blog.csdn.net/itsfine/article/details/123832440 还是没有解决，仔细看了下报错内容： Collecting numpy<1.17.0,>=1.8.2 Using ca
动态库的添加： link_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib) #添加动态连接库的路径 target_link_libraries(project_name -lmxnet ) #添加libmxnet.so 静态库的添加： add_library(mxnet STATIC IMPORTED) set_property(TARGET mxnet PROPERTY IMPORTED_LOCATION /path/to/libmx
用relationnet时，发现broadcast_power()的源码中的注释如下： 官方文档中的注释如下： 怎么算都算不出它这个结果。。。 自己用mxnet实验了一把，发现是注释错了，代码如下：
MXNET框架基础7-BN 1、ailab 代码中wobn和wbn模型的区别 wbn with BN 层模型的训练 前800轮wbn训练 wobn without BN的模型训练 800轮后wobn训练 正如图 局部放大图 这时出现的大抖动 就是wbn训练后 抽调BN层，导致wobn开始训练时出现抖动，后
目录 一、mxnet概述 二、Mxnet系统结构 三、mxnet运行流程 四、mxnet Executor 1、概述 2、 executor的接口
MXNET框架基础3-GPU计算 1、GPU计算，统计时间 2、CPU计算，统计时间 小数据 使用 CPU计算的速度更快。 接下来我们来试一试 大数据，大矩阵的乘法。 3、10000*10000矩阵相乘 cpu计算 用时 33秒 4、设备为GPU 用时 4秒 明显加速 5、指定数据对象所在设备 两
网上教程很多，但每个人在安装时都可能遇到一些问题，我把我的问题解决贴出来 1.首先安装cuda，windows环境下显卡的驱动程序应该都在，不需要下载，直接去找自己需要的cuda版本就好 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive我安装的是
起源：配置李沐《动手学深度学习》环境 建议：在anconda环境下安装mxnet 问题：直接输入pip install mxnet可能会出现以下问题ERROR: Command errored out with exit status 解决：创建新的环境 conda create --name mxnet_conda conda activate mxnet_conda conda install -c conda reque
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 1.官网下载安装：http://mxnet.incubator.apache.org/get_started 2.Window安装GPU版本的MXNet http://mxnet.incubator.apache.org/get_started/windows_setup.html#install-with-n
DL框架之MXNet ：深度学习框架之MXNet 的简介、安装、使用方法、应用案例之详细攻略 目录 MXNet 的简介 1、优缺点 2、相关文章 3、相关链接 MXNet 的安装 MXNet 的使用方法 1、个人使用总结 2、经典模型集合—MXNet Model Zoo 3、模型分类 MXNet 的应用案例 MXNet 的简介
原文：https://zh.d2l.ai/chapter_deep-learning-basics/softmax-regression-gluon.html 1.导包 使用gluon包来实现 %matplotlib inline import d2lzh as d2l from mxnet import gluon, init from mxnet.gluon import loss as gloss, nn 2.读取数据 和之前一样 batch_
原文：https://zh.d2l.ai/chapter_deep-learning-basics/softmax-regression.html 1.简介 线性回归模型适用于输出为连续值的情景。 在另一些情况下，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。 对于这样的离散值预测问题，使用诸如softmax回归在内的分类模型。 softmax回
安装MXNet 1.安装 CUDA8.0对应的mxnet版本是mxnet-cu80（同理如果是CUDA9.0对应版本则是mxnet-cu90）。 如果pip安装过慢，请参考 Ubuntu16.10下配置pip国内镜像源加速安装进行加速。 $ sudo pip install --pre mxnet-cu80 # CUDA 8.0 2.验证安装成功 $ python或者python3 #
MXNet 图优化与算子融合Graph Optimization and Quantization based on subgraph and MKL-DNN Purpose MKL-DNN引入了两个高级特性：融合计算和降精度核。这些特性可以显著地提高各种深度学习拓扑在CPU上的推理性能。 然而，MXNet由于图表示的局限性和以往缺乏图的优化，仍然不能从中受
https://github.com/jacke121/Fairface-Recognition-Solution https://github.com/paranoidai/Fairface-Recognition-Solution/blob/7f12bc4462cc765fe8d7a7fa820c63bfe2cc9121/train/pair_wise_loss.py 好几种loss函数： if loss_type =='triplet': # -*- coding=u
环境 ubuntu16.04 、python3 、mxnet for cuda10.1 、nccl for cuda10.1 由于本电脑以前安装的cuda是10.1版本，不能使用该论文给出的mxnet安装包，因为在其配置文件中会报错显示找不到cuda8.0的配置文件，首先我在本地环境安装mxnet-cu10.1 安装，安装过程中无报错，但
1、基于MXNET框架的线性回归从零实现例子 下面博客是基于MXNET框架下的线性回归从零实现，以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋房子的售出价格（元）。 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米
batch训练回调函数： def _batch_callback(param): #global global_step global_step[0]+=1 mbatch = global_step[0] for _lr in lr_steps: if mbatch==args.beta_freeze+_lr: opt.lr *= 0.1 print('lr change to',
NNVM Compiler，AI框架的开放式编译器 深度学习已变得无处不在且不可或缺。在多种平台（例如手机，GPU，IoT设备和专用加速器）上部署深度学习工作负载的需求不断增长。宣布了TVM堆栈，以弥合深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的鸿沟。TVM堆栈使为深度学习框架轻松构建端到端编译变
在 https://blog.csdn.net/zhqh100/article/details/90376732 中介绍MobileNet时，提到 DepthwiseConv2D，这是keras中的API，那mxnet中该 API 叫什么名字呢？ 我跟踪了一下代码，以及打印summary之类的，基本搞清楚了，mxnet 中无论是 DepthwiseConv2D 还是 Conv2D，统一都叫做 Conv2D
年龄性别识别 年龄性别识别，基于insightface功能模块开发的，支持多张人脸同时检测和识别。 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/Age-Gender-MXNET 环境 安装mxnet，支持1.3~1.6版本，安装命令如下。 pip install mxnet-cu101==1.5.0 数据集 默认支持以下三种数据集，将以下三
01 NDArrayNDArray是MXNet框架中数据流的基础结构，NDArray的官方文档地址是：https://mxnet.apache.org/api/python/ndarray/ndarray.html与NDArray相关的接口都可以在该文档中查询到。在了解NDArray之前，希望你先了解下Python中的NumPy库：http://www.numpy.org/因为一方面在大部分深度
01 NDArrayNDArray是MXNet框架中数据流的基础结构，NDArray的官方文档地址是：https://mxnet.apache.org/api/python/ndarray/ndarray.html与NDArray相关的接口都可以在该文档中查询到。在了解NDArray之前，希望你先了解下Python中的NumPy库：http://www.numpy.org/因为一方面在大部分深度
云平台容器团队 360云计算女主宣言MXnet是灵活且高效的深度学习库，它可以以数据并行的方式进行单机和多机的多卡训练，本文在介绍上述两种训练方式的同时，也会介绍MXNet结合kubeflow进行分布式训练的方法.PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“360云计算”，点关注哦！MXNet以数据并行
云平台容器团队 360云计算女主宣言MXnet是灵活且高效的深度学习库，它可以以数据并行的方式进行单机和多机的多卡训练，本文在介绍上述两种训练方式的同时，也会介绍MXNet结合kubeflow进行分布式训练的方法.PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“360云计算”，点关注哦！MXNet以数据并行
