📅  最后修改于: 2020-12-10 04:41:24        🧑  作者: Mango

Apache MXNet是功能强大的开源深度学习软件框架工具，可帮助开发人员构建，训练和部署深度学习模型。过去几年，从医疗保健到运输再到制造业，实际上，在我们日常生活的各个方面，深度学习的影响已经广泛传播。如今，公司正在寻求深度学习以解决一些难题，例如面部识别，对象检测，光学字符识别(OCR)，语音识别和机器翻译。对于对AI，机器学习和深度学习领域感兴趣或将其作为课程一部分的研究生，研究生和研究型...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:43:28        🧑  作者: Mango

本章重点介绍Apache MXNet的功能，并讨论该深度学习软件框架的最新版本。什么是MXNet?Apache MXNet是功能强大的开源深度学习软件框架工具，可帮助开发人员构建，训练和部署深度学习模型。过去几年，从医疗保健到运输再到制造业，实际上，在我们日常生活的各个方面，深度学习的影响已经广泛传播。如今，公司正在寻求深度学习以解决一些难题，例如面部识别，对象检测，光学字符识别(OCR)，语音识...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:44:39        🧑  作者: Mango

为了支持跨多个领域的深度学习应用程序的研究和开发，Apache MXNet为我们提供了丰富的工具箱，库等生态系统。让我们探索它们-工具包以下是MXNet提供的一些最常用和最重要的工具箱-胶水顾名思义，GluonCV是由MXNet支持的用于计算机视觉的Gluon工具包。它提供了计算机视觉(CV)中最新的DL(深度学习)算法的实现。借助GluonCV工具包，工程师，研究人员和学生可以验证新想法并轻松学...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:45:01        🧑  作者: Mango

本章将帮助您了解MXNet系统体系结构。让我们开始学习MXNet模块。MXNet模块下图是MXNet系统体系结构，它显示了MXNet模块的主要模块和组件以及它们之间的交互。在上图中-蓝色框中的模块是“面向用户的模块”。绿色框中的模块是系统模块。实心箭头表示高度依赖，即严重依赖于界面。虚线箭头表示光依赖性，即，为方便起见和接口一致性使用了数据结构。实际上，可以用替代方法代替它。让我们讨论更多有关面向...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:46:08        🧑  作者: Mango

在此，详细解释Apache MXNet中的系统组件。首先，我们将研究MXNet中的执行引擎。执行引擎Apache MXNet的执行引擎非常通用。我们可以将其用于深度学习以及任何特定于领域的问题：根据它们的依赖关系执行一堆函数。它的设计方式是对具有依赖性的函数进行序列化，而无依赖性的函数可以并行执行。核心介面下面给出的API是Apache MXNet执行引擎的核心接口-上面的API具有以下内容-ex...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:46:55        🧑  作者: Mango

本章提供有关Apache MXNet中的统一运算符应用程序编程接口(API)的信息。简单操作SimpleOp是新的统一运算符API，它统一了不同的调用过程。一旦被调用，它将返回到运算符的基本元素。统一运算符专为一元和二进制运算而设计。这是因为大多数数学运算符涉及一个或两个操作数，而更多的操作数使与相关性相关的优化非常有用。我们将借助示例来了解其SimpleOp统一运算符。在此示例中，我们将创建一个...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:47:44        🧑  作者: Mango

本章是关于Apache MXNet中的分布式培训的。让我们首先了解MXNet中的计算模式。计算方式MXNet是一种多语言ML库，为用户提供以下两种计算模式-命令式这种计算模式公开了类似NumPy API的接口。例如，在MXNet中，使用以下命令式代码在CPU和GPU上构造零张量-正如我们在上面的代码中看到的，MXNets指定了在CPU或GPU设备中保存张量的位置。在上面的示例中，它位于位置0。MX...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:48:22        🧑  作者: Mango

在本章中，我们将学习Apache MXNet中可用的Python软件包。重要的MXNet Python软件包MXNet具有以下重要的Python软件包，我们将逐一讨论-Autograd(自动分化)NDArrayKVStore胶子可视化首先，让我们从适用于Apache MXNet的AutogradPython软件包开始。自动毕业Autograd代表自动微分，用于将梯度从损耗度量反向传播回每个参数。与...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:49:27        🧑  作者: Mango

在本章中，我们将讨论MXNet的多维数组格式ndarray。使用NDArray处理数据首先，我们将看到如何使用NDArray处理数据。以下是相同的前提条件-先决条件要了解如何使用这种多维数组格式处理数据，我们需要满足以下先决条件：MXNet安装在Python环境中Python 2.7.x或Python 3.x实施实例让我们借助下面给出的示例了解基本功能-首先，我们需要从MXNet导入MXNet和n...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:50:16        🧑  作者: Mango

另一个最重要的MXNet Python软件包是Gluon。在本章中，我们将讨论此软件包。 Gluon为DL项目提供了清晰，简洁，简单的API。它使Apache MXNet能够原型化，构建和训练DL模型，而不会丧失训练速度。积木块构成了更复杂的网络设计的基础。在神经网络中，随着神经网络的复杂性增加，我们需要从设计单层到整个神经元层。例如，像ResNet-152这样的NN设计由重复层的块组成，具有非常...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:50:51        🧑  作者: Mango

本章介绍Python软件包KVStore和可视化。KVStore软件包KV商店代表键值存储。它是用于多设备培训的关键组件。这很重要，因为通过一台或多台带有参数KVStore的服务器，可以在一台或多台机器上跨设备进行参数通信。让我们借助以下几点来了解KVStore的工作方式：KVStore中的每个值都由一个键和一个值表示。网络中的每个参数数组都分配有一个键，并且该参数数组的权重由value表示。之后...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:52:13        🧑  作者: Mango

本章介绍了Apache MXNet中可用的ndarray库。Mxnet.ndarrayApache MXNet的NDArray库为所有数学计算定义了核心DS(数据结构)。 NDArray的两个基本工作如下-它支持在各种硬件配置上的快速执行。它自动跨可用硬件并行化多个操作。下面给出的示例显示了如何使用常规Python列表中的1-D和2-D’array’创建NDArray-输出输出如下：例输出这产生以...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:54:01        🧑  作者: Mango

正如我们在前面的章节中已经讨论的那样，MXNet Gluon为DL项目提供了清晰，简洁和简单的API。它使Apache MXNet能够原型化，构建和训练DL模型，而不会丧失训练速度。核心模块让我们学习Apache MXNet Python应用程序编程接口(API)gluon的核心模块。胶Gluon在gluon.nn模块中提供了大量内置的NN层。这就是它被称为核心模块的原因。方法及其参数以下是mxn...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:54:36        🧑  作者: Mango

本章介绍MXNet中的autograd和initializer API。mxnet.autograd这是MXNet的NDArray自动升级API。它具有以下类别-类别：Function()它用于autograd中的自定义差异。可以将其编写为mxnet.autograd.Function。如果由于某种原因，用户不想使用默认链规则计算出的梯度，那么他/她可以使用mxnet.autograd的Funct...

📅  最后修改于: 2020-12-10 04:56:01        🧑  作者: Mango

在本章中，我们将学习MXNet中称为符号的接口。Mxnet.ndarrayApache MXNet的Symbol API是用于符号编程的接口。 Symbol API具有以下用途-计算图减少内存使用使用前函数优化下面给出的示例说明了如何使用MXNet的Symbol API创建简单的表达式-通过使用来自常规Python列表的1-D和2-D’array’的NDArray-输出您将看到以下输出-例输出输出...