摘要：
为什么要开发Gluon的接口 在MXNet中我们可以通过 模块来定义神经网络，并组通过 模块提供的一些上层API来简化整个训练过程。那MXNet为什么还要重新开发一套Python的API呢，是否是重复造轮子呢？答案是否定的，Gluon主要是学习了Keras、Pytorch等框架的优点，支持动态图（I 阅读全文
随笔分类 - 深度学习框架
将数据加载到网络
2018-03-15 17:48 by ☆Ronny丶, 1687 阅读, 收藏, 编辑
摘要：
训练一个机器学习深度学习模型一般可以简单概括为以下三个步骤： 准备数据 定义网络结构 训练 我们可以把整个过程用下面的一个Pipeline图例来表示。 其中的 就主要负责把数据按一定的格式 到深度学习网络的输入层上。不同的深度学习框架对为放进网络中的数据格式要求不一样。在MXNet中对于Module 阅读全文
利用Module模块把构建的神经网络跑起来
2018-03-15 09:51 by ☆Ronny丶, 6794 阅读, 收藏, 编辑
摘要：
训练一个神经网络往往只需要简单的几步： 1. 准备训练数据 2. 初始化模型的参数 3. 模型向往计算与向后计算 4. 更新模型参数 5. 设置相关的checkpoint 如果上述的每个步骤都需要我们写Python的代码去一步步实现，未免显的繁琐，好在MXNet提供了Module模块来解决这个问题， 阅读全文
使用Sybmol模块来构建神经网络
2018-03-09 11:57 by ☆Ronny丶, 1807 阅读, 收藏, 编辑
摘要：
符号编程 在 "之前的文章" ，我们介绍了NDArray模块，它是MXNet中处理数据的核心模块，我们可以使用NDArray完成非常丰富的数学运算。实际上，我们完全可以使用NDArray来定义神经网络，这种方式我们称它为 命令式的编程风格 ，它的优点是编写简单直接，方便调试。像下面我们就定义了一个两 阅读全文
使用MXNet的NDArray来处理数据
2018-03-06 14:29 by ☆Ronny丶, 14411 阅读, 收藏, 编辑
摘要：
"NDArray.ipynb" NDArray介绍 机器学习处理的对象是数据，数据一般是由外部传感器（sensors）采集，经过数字化后存储在计算机中，可能是文本、声音，图片、视频等不同形式。 这些数字化的数据最终会加载到内存进行各种清洗，运算操作。 几乎所有的机器学习算法都涉及到对数据的各种数学运 阅读全文
在Docker容器中搭建MXNet/Gluon开发环境
2018-03-02 16:38 by ☆Ronny丶, 3474 阅读, 收藏, 编辑
摘要：
在这篇文章中没有直接使用MXNet官方提供的docker image，而是从一个干净的nvidia/cuda镜像开始，一步一步部署mxnet需要的相关软件环境，这样做是为了更加细致的了解mxnet的运行环境，方便后续我们更加灵活的去修改相关的配置。 1. 通过docker创建干净的系统环境 这里镜像 阅读全文