这个结构与LeNet，一个以卷积神经网络先驱Yann LeCun命名的早期神经网络很相似。LeCun也是将卷积神经网络付诸应用的第一人，通过反向传播来进行训练，这是一个当时相当新颖的想法。...LeCun在当时展现了，在识别手写数字的任务上通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到最先进的结果。这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台，为世人所知。...然而，这之后几年里，神经网络被许多其他方法超越。神经网络训练慢，并且就深度神经网络从一个随机生成的权重起点开始训练是否可行，学界没有广泛达成一致。...下面的Gluon代码定义了（稍微简化过的）Alexnet： In [1]: frommxnet.gluonimportnnnet=nn.Sequential()withnet.name_scope():...原文：http://zh.gluon.ai/chapter_convolutional-neural-networks/alexnet-gluon.html
Gluon。...uninstall mxnet pip install --pre mxnet-cu75 # CUDA 7.5 pip install --pre mxnet-cu80 # CUDA 8.0 数据放在哪 在神经网络中... 神经网络 到这里，终于可以看到 Gluon 的身影了，Gluon给我们提供了一些简洁的 高级 API，我们可以使用这个 API 快速的搭建想要的神经网络结构。...计算 loss 反向传导得到 模型参数的梯度信息 更新参数 from mxnet import nd from mxnet.gluon import nn from mxnet.gluon import...组件一一展现了出来，包括： gluon.nn.Block 容器一样的概念，用来构建神经网络 gluon.loss 各种 loss 的聚集地 gluon.nn 有很多 层的 实现 gluon.rnn 里面有循环神经网络的一些
有了Gluon助力，开发人员能用简单的Python API建立机器学习模型和一系列预构建、优化的神经网络组件。...值得一提的是，Gluon适用于所有水平的开发人员用简洁的代码构建神经网络，并且基本不会影响性能。 简洁可理解 神经网络的构建有三要素：训练数据、模型和算法。...惊喜的是，Gluon兼具这两种类型工具的优点。这是一种简洁的、可理解的编程接口，能用对底层引擎速度影响最小的方式帮助开发人员快速构建神经网络原型和实验。...开发人员可用Gluon实时创建神经网络，并动态改变它们的大小和形状。此外，由于Gluon将训练算法和神经网络模型结合在一起，开发人员可以逐步执行模型训练。...目前，构建和训练机器学习模型仍需大量的专业技能，”亚马逊AI副总裁Swami Sivasubramanian说，“Gluon让构建神经网络和训练模型像构建应用程序一样简单。”
__init__() with self.name_scope(): self.conv1 = mx.gluon.nn.Conv2D(out_channel,1,...= mx.gluon.nn.Conv2D(out_channel,3,activation='relu',padding=1) self.conv5_pre = mx.gluon.nn.Conv2D...(out_channel//2,1) self.conv5 = mx.gluon.nn.Conv2D(out_channel,5,activation='...= mx.gluon.data.DataLoader(mx.gluon.data.vision.MNIST(train=True, transform=transform),100, shuffle=...True) gluon_test_data = mx.gluon.data.DataLoader(mx.gluon.data.vision.MNIST(train=False, transform=transform
import mxnet as mx from mxnet import nd from mxnet import gluon from mxnet import autograd from mxnet.gluon...batch_size = 256 # 加载数据 train_data, test_data = load_data_fashion_mnist(batch_size) # 优化 trainer = gluon.Trainer...(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.5}) # 定义交叉熵损失 softmax_cross_entropy = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss
机器之心也将对使用 Gluon 构建卷积神经网络和实现并行计算的过程与优势这两部分内容进行展开。更详细的内容请查看李沐博士的 Github。...卷积神经网络：http://gluon.mxnet.io/P04-C01-cnn-scratch.html（文档一），http://gluon.mxnet.io/P04-C02-cnn-gluon.html...我们可以从下图查看 Gluon 的代码形式，前面一段可以看出 Gluon 使用的是符号式的执行构建神经网络，后面一部分构建 Softmax 交叉熵损失函数、计算梯度和执行反向传播等都十分简洁。...下面，我们分别从Gluon中的卷积神经网络和并行计算详细介绍Gluon的使用过程和特点，希望能和大家共同体会Gluon的命令式开发和符号式部署的高效性。...Gluon 中的卷积神经网络 现在我们看一下如何使用 gluon 来简洁的表示一个卷积神经网络。
更新下本实验室的两款开源工具箱的进展： 1 - AR lab 效果演示 ? 我一直有关注AR领域的创新，尤其是多屏联动、实时互动、图像分割算法等技术。
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...# 获取训练数据和测试数据 train_data, test_data = load_data_fashion_mnist(batch_size) 定义和初始化模型 # 定义一个空的模型 net = gluon.nn.Sequential...维 net.add(gluon.nn.Flatten()) # 加入一个全连接层, 输出为10类 net.add(gluon.nn.Dense(10)) # 参数初始化 net.initialize...() Softmax和交叉熵损失函数 # 定义交叉熵损失 softmax_cross_entropy = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() 优化 # 定义训练器和优化方法...trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.1}) 训练 # 定义迭代周期 epochs = 5
代码来自：https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/linear-regression-gluon.html 1 from mxnet import...ndarray as nd 2 from mxnet import autograd 3 from mxnet import gluon 4 5 num_inputs = 2 6 num_examples...(X, y) 18 data_iter = gluon.data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True) 19 20 #2 定义回归模型 21 net...= gluon.nn.Sequential() 22 net.add(gluon.nn.Dense(1)) 23 24 #3 参数初始化 25 net.initialize() 26 27 #4...损失函数 28 square_loss = gluon.loss.L2Loss() 29 30 #5 指定训练方法 31 trainer = gluon.Trainer(net.collect_params
Gluon具体介绍 Gluon用于构建神经网络，很简洁，是一个动态的高级深度学习库（接口），在使用MXNet和CNTK时都可以调用它，微软Azure的所有服务、工具和基础结构也将全面支持Gluon。...Gluon为开发者提供的接口非常好用，它支持高度可扩展的训练，能高效的评估模型。对于经验老道的研究人员来说，在发挥Gluon的优势时完全不会牺牲灵活性。...Gluon的主要特征和好处 Gluon能让开发者更简单的学习、规定和调试深度神经网络，也可以让接下来的迭代和保持更加简单，也支持开发作者快速构建和训练神经网络，主要的亮点如下： 符号式和命令式编程 对于高级用户...支持稀疏数据 Gluon提供对稀疏和量化数据及操作的全面支持，可以用于计算和通信。稀疏性在NLP领域的深度神经网络中非常常见，而量化对于运行时性能评估至关重要。...目前在MXNet上已经可以使用Gluon接口了，可以在GitHub上查看详情，地址为： https://github.com/gluon-api/gluon-api/ 微软也表示他们即将推出支持CNTK
上一篇演示了纯手动添加隐藏层，这次使用gluon让代码更精减，代码来自：https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/mlp-gluon.html from...mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx...=False) #计算模型 net = gluon.nn.Sequential() with net.name_scope(): net.add(gluon.nn.Flatten())...net.add(gluon.nn.Dense(256, activation="relu")) net.add(gluon.nn.Dense(10)) net.initialize() softmax_cross_entropy...= gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() #定义训练器 trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd',
使用Gluon接口，开发人员可以使用简单的Python API和一系列预构建、优化的神经网络组件来构建机器学习模型。这使得开发者更容易使用简单、简洁的代码构建神经网络，而不需要牺牲性能。...下面是Gluon的4个主要有点和代码示例： 简单、易于理解的代码 在Gluon中，你可以使用简单、清晰、简洁的代码来定义神经网络。...下图展示了这个神经网络的结构： ? 要了解更多信息，请到对应教程学习如何构建一个多层感知器（MLP）的简单神经网络，并使用Gluon神经网络构建块。...对于更高级的用例，从头开始编写神经网络的一些部分也是很容易的。Gluon允许在你的神经网络中混合和匹配预定义和自定义组件。...高性能 有了Gluon提供的灵活性，你就可以很容易地设计原型并尝试使用神经网络模型。
mxnet import random import mxnet as mx # 设置随机种子 random.seed(2) mx.random.seed(2) from mxnet import gluon...(X_train, y_train) # 读取数据 data_iter = gluon.data.DataLoader(dataset_train, batch_size, shuffle=True)...# 损失函数 square_loss = gluon.loss.L2Loss() # 测试 def test(net, X, y): return square_loss(net(X),...() with net.name_scope(): net.add(gluon.nn.Dense(1)) #net.collect_params().initialize...2.32450151 0.03733355]] , '\nlearned b:', [ 0.79914868] ) 使用Gluon
/gluon/gluon.html?...highlight=gluon.nn.sequential#mxnet.gluon.nn.Sequential L2Loss https://mxnet.incubator.apache.org/...api/python/gluon/loss.html?.../gluon.html?...highlight=trainer#mxnet.gluon.Trainer 代码地址 https://github.com/SnailTyan/gluon-practice-code
面向目标的库，在开发神经网络（NN）或其他机器学习（ML）算法时更加抽象。 Sonnet的主意是结构对应于神经网络的特定部分的主要Python目标。...MXNet长处： GLUON ? Gluon的特殊性是具有一个灵活的界面，简化了原型设计，构建和训练深度学习模型，而不会献身学习速度。...Gluon根据MXNet，供给简略的API，简化深度学习模型的创立。 与PyTorch类似，Gluon结构支持使用动态图表 ，将其与高性能MXNet相结合。...: "sans serif", tahoma, verdana, helvetica; font-size: 12px; white-space: normal;"> 在Gluon中，您能够运用简略，明晰和简洁的代码定义神经网络...Gluon能够定义动态的神经网络模型，这意味着它们能够动态构建，运用任何结构，并运用Python的任何本机控制流。 SWIFT ? 当你听到Swift时，您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。
# 导入mxnet import mxnet as mx # 设置随机种子 mx.random.seed(2) from mxnet import gluon from mxnet import ndarray...256 # 获取训练数据和测试数据 train_data, test_data = load_data_fashion_mnist(batch_size) 定义模型 # 按顺序堆叠网络层 net = gluon.nn.Sequential...() # name_scope作用, 方便管理参数名称 with net.name_scope(): net.add(gluon.nn.Flatten()) net.add(gluon.nn.Dense...(256, activation='relu')) net.add(gluon.nn.Dense(10)) # 参数初始化 net.initialize() Softmax和交叉熵损失函数 #...定义交叉熵损失 softmax_cross_entropy = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() 优化 # 定义训练器和优化方法 trainer = gluon.Trainer
CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程，具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接，本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考，以下是github的lab...image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack...lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程，也顺便将踩坑过程分享，帮助后人少走弯路...学习过程（以Lab为单位总结） 简单查阅别的学习经验后，大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多，lab是课程的精髓，我已经粗略的学过编译原理，计算机组成原理和操作系统，所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab，目标3个月完成大多数的lab（也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过） Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成
课程内容推荐使用 Apache MXNet 的前端工具 Gluon 进行开发，可指导你在动手实践的过程中学会使用简单易读的代码，写出产品级的应用。...目录 引言 前言 深度学习简介 如何使用本书 预备知识 获取和运行本书代码 数据操作 自动求梯度 查阅 MXNet 文档 深度学习基础 线性回归 线性回归的从零开始实现 线性回归的 Gluon 实现...Softmax 回归 图像分类数据集（Fashion-MNIST） Softmax 回归的从零开始实现 Softmax 回归的 Gluon 实现 多层感知机 多层感知机的从零开始实现 多层感知机的 Gluon...） 批量归一化 残差网络（ResNet） 稠密连接网络（DenseNet） 循环神经网络 语言模型 循环神经网络 语言模型数据集（周杰伦专辑歌词） 循环神经网络的从零开始实现 循环神经网络的 Gluon...RMSProp Adadelta Adam 计算性能 命令式和符号式混合编程 异步计算 自动并行计算 多 GPU 计算 多 GPU 计算的 Gluon 实现 计算机视觉 图像增广 微调 目标检测和边界框
▲ 案例展示 项目链接 https://github.com/dmlc/gluon-nlp GluonCV #CV深度学习工具包 GluonCV 提供了 CV 方向的顶尖深度学习模型实现。...▲ 案例展示 项目链接 https://github.com/dmlc/gluon-cv PyTorch Summary #PyTorch版Keras API: model.summary() Keras...本项目是基于 PyTorch 的神经网络序列标注开源库，包含了几种最先进的神经网络序列标注模型（LSTMCRF, CNNCRF 等），算是神经网络版的 CRF++。...▲ 100种行为列表 项目链接 https://github.com/STAIR-Lab-CIT/STAIR-actions Moonlight Optical Music Recognition
来自亚马逊主任科学家李沐将以计算机视觉的经典问题——图像分类为例，手把手地教导大家从0到1搭建深度神经网络模型。...MXNet是一个易安装易上手的开源深度学习工具，它提供了一个python接口gluon，能够让大家很快地搭建起神经网络，并进行高效训练。...接下来，我们将以比赛中的裙子任务为例，向大家展示如何用gluon从零开始，设计一个简单而又效果好的卷积神经网络算法。...gluon官方提供了许多不同的预训练好的卷积神经网络模型，我们在这个比赛中选择效果比较好的resnet50_v2模型作为训练的出发点。...除了ResNet模型之外，gluon还提供很多其他流行的卷积神经网络模型，可以到官方文档根据它们在ImageNet上的表现进行选择。
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