翻译做网站,电子商务中的网站开发,外贸公司网站建设 重点是什么,域名格式正确的是MXnet
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通过 MXNet / Gluon 来动手学习深度学习 在线
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深度学习库 MXNet 由 dmlc/cxxnet, dmlc/minerva 和 Purine2 的作者发起， 融合了Minerva 的动态执行，cxxnet 的静态优化和 Purine2 的符号计算等思想，直接支持基于Python 的 parameter serve…MXnet
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通过 MXNet / Gluon 来动手学习深度学习 在线
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深度学习库 MXNet 由 dmlc/cxxnet, dmlc/minerva 和 Purine2 的作者发起， 融合了Minerva 的动态执行，cxxnet 的静态优化和 Purine2 的符号计算等思想，直接支持基于Python 的 parameter server 接口，使得代码可以很快向分布式进行迁移。
每个模块都进行清晰设计，使得每一部分本身都具有被直接利用的价值。 C 接口和静态/动态 Library 使得对于新语言的扩展更加容易，目前支持C++和python 2/3 ，接下来相信会有更多语言支持，并方便其他工具增加深度学习功能。
MXNet是一个开源的深度学习框架，由亚马逊公司发起并维护。它支持多种编程语言，包括Python、C++、R、Scala等，可以在CPU、GPU和分布式环境下运行。MXNet提供了丰富的神经网络层和优化算法，可以用于各种深度学习任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。
MXNet的基本概念包括Symbol和NDArray。Symbol表示数学运算，是MXNet的基本构建块，可以用来表示变量、运算、函数等。NDArray则是MXNet中的多维数组，类似于NumPy数组。
MXNet具有以下特点和优势： 灵活编程模型：支持命令式和符号式编程模型，以最大化效率和性能。 可移植性：从云端到客户端都可运行，包括多CPU、多GPU、集群、服务器、工作站甚至移动智能手机。 多语言支持：支持七种主流编程语言，是唯一支持所有R函数的构架。 本地分布式训练：支持在多CPU/GPU设备上的分布式训练，可充分利用云计算的规模优势。 性能优化：使用一个优化的C++后端引擎并行I/O和计算，无论使用哪种语言都能达到最佳性能。 MXNet可以应用于各种机器学习和深度学习的任务和领域，包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和强化学习等。在自然语言处理领域，MXNet可以构建和训练用于文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译等任务的深度学习模型。在计算机视觉领域，MXNet提供了许多用于处理图像数据的函数和工具，并支持常用的图像数据集，如ImageNet，可用于图像分类、目标检测、语义分割和人脸识别等任务。
安装 Ubuntu/Debian上构建 安装依赖:sudo apt-get updatesudo apt-get install -y build-essential git libatlas-base-dev libopencv-dev构建MXnet:git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnetcd mxnet;make -j 安装python 接口进入源码目录编译好的python子目录安装python语言包即可cd ./python/sudo python setup.py installMXnet基本概念和操作
NDArray
多维的数据结构，提供在 cpu 或者 gpu 上进行矩阵运算和张量计算， 能够自动并行计算
NDArray 是 MXnet 中最底层的计算单元，与 numpy.ndarray 非常相似， 但是也有 2 点不同的特性：
1）支持多设备
所有的操作可以在不同的设备上运行，包括 cpu 和 gpu。 import mxnet as mx 在cpu0上创建一个2X3的矩阵 a = mx.nd.empty((2, 3)) 在gpu上创建一个2X3的矩阵 b = mx.nd.empty((2, 3), mx.gpu()) # 在gpu0上创建一个2X3的矩阵c = mx.nd.empty((2, 3), mx.gpu(2)) # 在gpu2上创建一个2X3的矩阵c.shape # 维度(2L, 3L)c.context # 设备信息gpu(2)其他的初始化方式 a = mx.nd.zeros((2, 3)) # 创建2X3的全0矩阵b = mx.nd.ones((2, 3)) # 创建2X3的全1矩阵b[:] = 2 # 所有元素赋值为2 b = mx.nd.zeros((2, 3), mx.gpu())a = mx.nd.ones((2, 3)) # 创建2X3的全1矩阵不同的设备之间进行数据拷贝 a.copyto(b) # 从cpu拷贝数据到gpuNDArray转换为numpy.ndarray a = mx.nd.ones((2, 3))b = a.asnumpy() type(b)
type 'numpy.ndarray'print b[[ 1. 1. 1.][ 1. 1. 1.]]numpy.ndarray转换为NDArray import numpy as npa = mx.nd.empty((2, 3))a[:] = np.random.uniform(-0.1, 0.1, a.shape)print a.asnumpy()[[-0.06821112 -0.03704893 0.06688045][ 0.09947646 -0.07700162 0.07681718]]NDArray基本运算 a = mx.nd.ones((2, 3)) * 2 b = mx.nd.ones((2, 3)) * 4 print b.asnumpy()[[ 4. 4. 4.][ 4. 4. 4.]] c = a + b # 对应元素求和 print c.asnumpy()[[ 6. 6. 6.][ 6. 6. 6.]] d = a * b # 对应元素求积 print d.asnumpy()[[ 8. 8. 8.][ 8. 8. 8.]]
