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在之前，我在win10上装了cuda11.0以及tf-gpu2.4.1，然后我的后续踩坑之路来了，在安装mxnet遇到了很多错误。目前仅安装上了cpu版本，gpu未试探出来，只能默默等开发者把cuda11.0的windows版本的mxnet-gpu开发出来了。以下记录我的踩坑之路以及如何装上mxnet的cpu版本。1.直接Pip 安装mxnet:error: Microsoft Visual C+
下面是win10下不同CUDA版本对应的cuDNN版本：1-CUDA10cuDNN7.4.1cuDNN7.3.1cuDNN7.3.02-CUDA9.2cuDNN7.4.1cuDNN7.3.1cuDNN7.2.1cuDNN7.13-CUDA9.1cuDNN7.1cuDNN7.04-CUDA9.0cuDNN7.4.1cuDNN7.3.1cuDNN7.3.0cu...
最近又碰到了tensorflow和keras版本对应问题，于是就查阅文档的网址List of Available Environments - FloydHub Documentation，把对应的tensorflow+keras+python版本汇总一下，方便之后查阅。以下是FloydHub支持的深度学习环境列表。其中任何一个都可以在floyd的run命令中使用--env选项指定。如果没有提供-
参考文档http://mxnet.incubator.apache.org/install/index.html mxnet官方install手册本文档涉及到的目标硬件为全志H8(8核Cortex-A7，Armv7架构)，但是对其他Arm芯片也有一定的借鉴意义，只需要更换交叉编译链即可。开发环境介绍主机操作系统：Ubuntu14.04 64位目标平台：CQA83t 全
MXNet是一个开源的、灵活的、高效的深度学习框架。它于2015年由亚马逊团队开发，旨在为深度学习研究人员、开发工程师和数据科学家提供一个帮助他们更容易地训练和部署深度学习算法的平台。MXNet可以运行在CPU、GPU和云上，支持多种编程语言，包括Python、Java、Scala、R、C++等。它也提供了一个用户友好的高级API，并允许用户通过符号式编程和命令式编程两种方式创建和训练深度学习模型
最近有项目要用mxnet，要从头开始配置mxnet，记录一下全过程，先说下在Windows 10下的安装GPU版本的问题。查看cuda版本首先要查看一下自己安装 的cuda版本，一般情况下可以使用nvcc --version或nvidia-smi -q指令，比如我的是10.1版，C:\Users\SpaceVision>nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda
因为最近把anaconda从C盘移到了E盘，改了环境变量，但是没有修改ananconda prompt 的目标，如图，导致anaconda prompt 打开之后提示找不到路径。最近在跑一个GitHub项目时要用到mxnet库，本以为安装就是conda/pip install mxnet的事，没想到安装mxnet却花费了近两天的时间，过程极其煎熬。还是一直报这个错误。成功安装，但这时候又有了一个问
mxnet的github地址：https://github.com/apache/incubator-mxnetmxnet的gpu版的源码安装(https://mxnet.incubator.apache.org/install/index.html)：1. install cuda8.0和cudnn6.0(http://blog.csdn.net/disen10/article/deta
Python MXNet 是一个开源的深度学习框架，最初由华为公司开发并于2017年贡献给Apache基金会。它是一个高度灵活且可扩展的框架，具有多种编程语言的接口，包括Python、Scala和Julia。Python MXNet 的设计目标是提供一个快速、高效、易用和灵活的深度学习工具，以支持各种深度学习模型的构建和训练。在 MXNet 中，可以使用 gluon 来定义深度学习模型。以下是一个
文章目录环境问题阐述问题解决环境ubuntu 18.04anaconda 2问题阐述ubuntu下遇到的mxnet gpu版一直报错，cuda版本也没错mxnetcannot import name libinfogoogle了以下发现这个问题似乎很普遍https://github.com/apple/turicreate/issues/311具体查看了一下base.py 里面的from . im
安装的python3.7.0的位置 一般位于anaconda主目录下的envs/环境名/python.exe，这个环境名是对应你上面那个所创建的环境名，即由【conda create -n 】命令创建的环境名。【注意：mxnet和numpy之间存在版本依赖关系，如果numpy版本不对，mxnet也会报错，我测试的可能支持numpy的版本1.16 < version <=1.19】如果上述安装成功但
mask-RCNN(mxnet版本)的安装与使用tuSimple(https://github.com/TuSimple/mx-maskrcnn)实现的代码使用python2写的，因此我在anaconda中新建了一个python2.7的kernel，用来测试maskRCNN。在安装mxnet的时候，我将原来的mxnet版本(0.12.0)替换成了最新的1.3.0版本的，旧的版本一直报错。（...
下载nightly：https://github.com/yajiedesign/mxnet/releaseshttps://github.com/dmlc/mxnet/releasespython 要求2.7版本安装选择了一个稳定的、大家安装较多的旧版本20160531gpucuda cudnn opencv openblas numpy matplotlib等提前安装好配置好最好
现在市场上流行的深度学习框架很多，常用的有tensorflow, keras,MXNet, Torch, Caffe, Theano等几种，通过对比分析可以得到：框架开发语言优劣及难易程度tensorflowc++/cuda/python资料全，灵活性好，适应性广，但前期上手难kerasc++/cuda/python...
深度学习目标检测深度学习神经网络学到的新知识bn放在relu后面BN应该放在relu后用于分类、检测和分割的移动网络 MobileNetV2如何评价MobileNetV2卷积核的数量卷积神经网络 — 从0开始当输入数据有多个通道的时候，每个通道会有对应的权重，然后会对每个通道做卷积之后在通道之间求和。所以当输出只有一个的时候，卷积的channel数目和data的cha...
Could not find a version that satisfies the requirement mxnet-cu101==1.7.0windows用户：pip install mxnet-cu101==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python
1.引言沐神提到自己看的三本书：《算法导论》《模式识别和机器学习》即PRML《统计学习基础》一个教训：计算机科学是动手的学科，没有足够的动手能力难以取得很好的成果。所以一定要重视编程，不要只推倒理论。（作为一个跨专业硕士，我也一直觉得编程只是手段和工具，没有足够的重视，事实证明很愚蠢的行为）2.关于人工智能，机器学习和深度学习我们很容易就能找到一些连世界上最好的程序员也无法仅仅用编程...
文章作者：Tyan博客：noahsnail.com &nbsp;|&nbsp; CSDN &nbsp;|&nbsp; 简书本文主要是学习李沐直播课程的笔记。视频及内容的具体地址可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29125290。第一课：从上手到多类分类课程首先介绍了深度学习的很多应用：例如增强学习、物体
MXNet的APImxnet里面的model API不是真的API，它只不过是一个对ndarray的一个封装，使其更容易使用。训练一个模型为了训练一个模型，你需要遵循以下两步，第一步是使用symbol来构造，然后调用model.Feedforward.create这个方法来创建一个model。下面的代码创建了一个两层的神经网络。# configure a two layer n
mxnet的安装有多种方式，最简单的自然是pip直接安装。这里只说明gpu版本。pip安装python准备安装python, python-pip这些都不在赘述安装mxnetpip install mxnet-cu80==0.11.0测试mxnetpythonimport mxnet as mxa = mx.nd.ones((2, 3), mx.gpu())b = a * 2 + 1b.as
本文讲解在ubuntu14.04上安装mxnet ，并安装python包。首先安装一些必要的依赖：sudo apt-get updatesudo apt-get install -y build-essential git libatlas-base-dev libopencv-dev然后从mxnet项目主页把项目clone下来，编译安装：git clone --recursive https
上古时期的mxnet不但官方给的预训练模型地址早已改变，而且模型还有错误模型地址：MXNet made simple: Pretrained Models for image classification - Inception and VGG | Arthur Caillau官方给的模型和能找到的github上的代码很多都缺少bachnorm层，因此loss下降不下来。...
大多数情况下，mxnet都使用python接口进行深度学习程序的编写，方便快捷，但是有的时候，需要把机器学习训练和识别的程序部署到生产版的程序中去，比如游戏或者云服务，此时采用C++等高级语言去编写才能提高性能，本文介绍了如何在windows系统下从源码编译mxnet，安装python版的包，并使用C++原生接口创建示例程序。目标编译出libmxnet.lib和libmxnet...
选用了业界主流的三种深度学习框架Paddle，TensorFlow和Mxnet，对它们分别作了研究和实战评估。用于测试的模型包括基于logistic回归模型和LSTM模型。
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