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
Octave Convolution卷积 MXNet implementation 实现for: Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution ImageNet Ablation Loss: Softmax Learning rate: Cosine (warm-up: 5 epochs, lr: 0.4) MXNet API: Symbol AP
报错： src/base.cc:49: GPU context requested, but no GPUs found. src/storage/storage.cc
需要安装mxnet-cu100，但是由于网速各种超时，试了很多命令，都不行 之前使用的命令为： pip --default-timeout=100 install mxnet-cu100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 现在使用命令： pip --default-timeout=100 install --upgrade mxnet-cu100 -i h
DLPack构建跨框架的深度学习编译器 Tensorflow，PyTorch和ApacheMxNet等深度学习框架提供了一个功能强大的工具包，可用于快速进行原型设计和部署深度学习模型。易用性通常是以碎片为代价的：孤立地使用每个框架是很容易的。垂直集成已使常见用例的开发流程简化了，但是冒险走过的路可能很
一.网址 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads https://docs.nvidia.com/cuda/index.html https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/insta
NNVM AI框架编译器 深度学习已变得无处不在且不可或缺。看到对在多种平台（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。TVM堆栈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得容易。拥有适用于
论文：《Looking for the Devil in the Details: Learning Trilinear Attention Sampling Network for Fine-grained Image Recognition》 代码：TASN 拉取镜像 根据tasn项目需求，从docker官网拉取mxnet/python、cuda8.0的镜像 docker pull mxnet/python:1.5.0_gpu_cu80_mkl_py3
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/112346480 论文笔记：SIGNSGD: compressed optimisation for non-convex problems 这是一篇来自 Caltech，Amazon AI 和 UC Irvine 的文章。 名字非常的直白，方法也异常的简单（简单并不简单）。 总结起来就是： SGD里面，梯度真正有用的是方向而不是大
前戏 本文介绍一类开源项目：MobileNet-YOLOv3。其中分享Caffe、Keras和MXNet三家框架实现的开源项目。 看名字，就知道是MobileNet作为YOLOv3的backbone，这类思路屡见不鲜，比如典型的MobileNet-SSD。当然了，MobileNet-YOLOv3讲真还是第一次听说。 MobileNet和YOLOv3 MobileNet MobileNet
类mxnet.ndarray.sparse.RowSparseNDArray（handle，writable = True）[ bases：mxnet.ndarray.sparse.BaseSparseNDArray 在给定索引处的一组NDArray行切片的稀疏表示。 RowSparseNDArray使用两个单独的数组表示多维NDArray：数据和索引。 尺寸数必须至少为2。 数据：形状为[D0，D1，…，Dn]的
ValueError: setting an array element with a sequence. 详细： Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.2.1\plugins\python\helpers\pydev\pydevd.py", line 1448, in _exec pydev_imports.execfile(fil
文章目录 RetinaFace MXNet模型转ONNX转TensorRT1. github开源代码2. MXNet模型转ONNX模型 3. ONNX模型转TensorRT模型3.1 概述3.2 编译3.3 运行 4. 推理结果 RetinaFace MXNet模型转ONNX转TensorRT 1. github开源代码 RetinaFace TensorRT推理的开源代码位置在https://g
动手学习深度学习读书笔记 学长老早就开始催着读这本书了，一直也不知道瞎忙啥呢，给我读，往死里读。 预备知识部分是mxnet的安装的一些方法，以及一些深度学下的基础语法。mxnet这个框架感觉不错。一致致力于被一个成熟的框架宠幸~ 因此从深度学习的基础开始学习 深度学习基础 线性回归
转自：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81980249 很多时候，复现人家工程的时候，需要了解人家的网络结构。但不同框架之间可视化网络层方法不一样，这样给研究人员造成了很大的困扰。 前段时间，发现了一个可视化模型结构的神奇：Netron 目前的Netron支持主流各种框架的模
最近在学习mxnet框架，然后fashion-mnist数据集的下载设置国内站点会比较快，就在运行Jupyter记事本前指定MXNet使用国内站点下载数据。 set MXNET_GLUON_REPO=https://apache-mxnet.s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/ jupyter notebook 然后在运行下面这段代码的时候， from
基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器，为深度学习框架和库提高性能，帮助科学家最大限度地发挥潜力。英伟达持
日萌社 人工智能AI：TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part1 人工智能AI：TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part2 C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 笔记 tensorflow 2.0 函数详解 Numpy 相关函数详解 pandas 相关
Decord Video Reader Example import decord as de from matplotlib import pyplot as plt # using cpu in this example ctx = de.cpu(0) # example video video = 'Javelin_standing_throw_drill.mkv' vr = de.VideoReader(video) # using default resolution
全卷积实例分割实战 Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation 介绍 FCIS是一个完全卷积的端到端解决方案，例如分割，它赢得了2016年COCO分割挑战赛的第一名。FCIS最初在CVPR 2017聚光灯文件中进行了描述。值得注意的是：
目录环境搭建数据操作创建运算广播机制索引运算的内存开销与numpy互转自动求梯度对函数求梯度简单例子训练模式与预测模式对Python控制流求梯度查阅文档查找模块里的所有函数和类查找特定函数和类的使用在MXNet网站上查余额 环境搭建 采用Apache MXNet上手，环境搭建部分看zh.d2l.ai
深度学习框架1 概述1.1 开源框架总览1.2 如何学习开源框架2 开源框架2.1 Caffe2.2 Tensorflow2.3 Pytorch2.4 Mxnet2.5 Keras2.6 Paddlepaddle2.7 CNTK2.8 Matconvnet2.9 Deeplearning4j2.10 Chainer2.11 Lasagne/Theano2.12 Darknet 这是一篇总结文，给大家来捋清楚12大深度
MXNet中有很多训练好的模型，直接在网页上下载一直报错，后来在https://github.com/apache/incubator-mxnet/blob/master/example/image-classification/common/modelzoo.py中找到一个下载代码。修改以后可直接调用用于下载。 点赞 收藏 分享 文章举报
1.1 实验环境本教程实验环境:ubuntu16.04 64位 。 1.2 docker 安装可以参考菜鸟教程安转完成后启动docker1sudo service docker start 运行docker默认的hello-world程序1sudo docker run hello-world 运行界面如下，说明docker安转成功：如果需要关闭docker,命令为：1sudo service docke
环境：ubuntu16.04 tensorrt版本：5.1.5.0 cuda版本：9.0 GPU：1080Ti Mxnet版本：1.3.1 cudnn：7.3.1 1、tensorrt安装： https://github.com/NVIDIA/TensorRT tensorrt的不同版本： https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download tensorrt python版的安装参考： https://blog.csdn.net/z
