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人工智能已从技术概念蜕变为社会基础设施，其价值不在于取代人类，而在于放大人类的创造力与决策能力。理解AI的核心逻辑（如数据驱动、模型优化），能帮助我们避免"技术焦虑"，更理性地参与这场变革。正如计算机之父图灵所言："我们不必问机器能否思考，只需关注它能否解决问题。保持技术敏感性，坚守伦理底线。当神经网络在医疗影像中精准定位病灶，当大模型在气候预测中揭示趋势，我们看到的不仅是算法的进步，更是人类智慧
首先安装mxnet的包：cran <- getOption("repos")cran["dmlc"] <- "https://s3-us-west-2.amazonaws.com/apache-mxnet/R/CRAN/"options(repos = cran)install.packages("m
github地址：https://github.com/MrWwei/insightface1、使用rename_pic.py重命名数据集名称2、使用facedate_preparation.py，生成.lst文件（包括图片的resize，112X112）3、使用face2rec2.py生成.rec文件模型验证底库图片==》模型==》特征向量测试图片==》模型==》特...
文章作者：Tyan博客：noahsnail.com | CSDN | 简书注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！注意：mxnet随机种子设为1时，loss一直为nan，经测试，种子为2时，jupyter-notebook有时会出现nan，但在命令行执行python文件多次都不会出现nan。获取数据# 导入m
观察第二行，我们的输入尺寸是2x2，也就是说输入的特征图尺寸变小了，运算同样是通过3x3的步幅为1的卷积核的卷积运算，最终我们却得到了一个更大尺寸的输出(4x4)，原因是输入特征图的周围也就是像素的上下左右填充了0，将输入尺寸变成了6x6的尺寸了，然后同样做卷积运算。再比如输入依然是2x2，当步幅是2，填充是0，卷积核大小3x3的卷积运算之后的输出(2-1)x2-2x0+3=5，跟上面动态图中一样
用pip install 和 conda install 到底有什么不同，很多时候真难以说清楚，非常明确的是，安装 的位置“有时”确实不同。这次gluoncv升级就碰到了。(1) 卸载旧的gluoncvpip uninstall gluoncv(2)然后在这里把最新的gluoncv下载下来，https://github.com/dmlc/gluon-cv解压后切换到目录下用python setup
🌈MXNet是一个开源的深度学习框架，由Apache Software Foundation维护，它支持多种编程语言，如Python、C++、R和Julia。MXNet旨在高效地部署在多种设备上，包括CPU和GPU。
在试图调用gpu储存的时候报错from mxnet import ndx = nd.array([1, 2, 3])x报错：Compile with USE_CUDA=1 to enable GPU实际上本环境内配置了 mxnet-cu101，在anaconda prompt中也显示可以调用 gpu；后期解决方案如下：jupyter notebook 需要在虚拟环境内被激活后才能正常调用gpu。（
过程和编译CPU版的差不多，但是却花了3天时间填坑，，具体过程本文不再详述，请先编译CPU版。 与编译CPU版不同之处在于： win10下必须使用Cuda8RC（我的是965m的GPU），虽然Cuda7.5有win10版本，实测不兼容！！！结果下Cuda8总是不成功，花了一天DLL代码要加到环境变量PATH里，上次说过了，这次居然又栽跟头了。。。具体流程参加CPU版的，，本
有很多maxnet框架细节要注意，比如循环神经网络的forward要把input进行转置等。有的地方需要对模型输入输出的形状很明晰，比如你在用注意力机制要concat的时候。
学习动手学深度学习这个环境搭建好久还没搭好，今天总于解决了，看了网上五花八门的解决的方案感觉还是不够细致，如果你安装时和我的错误一样，那就继续看下去吧。解决方案很简单，下面是具体方案。
生成train.lstimport argparseimport globimport osimport numpy as npimport cv2import mxnet as mxdef get_id():path_f=r"G:\data\5w"# files = glob.glob(path_f + "/*/*/*/*[bmp,jpg,png]", recursive=True)# find
分享本人自学《动手学深度学习》时遇到的问题与解决方法！
MXNet 最初由亚马逊开发，后捐赠给 Apache 软件基金会，并成功晋升为 Apache 顶级项目 ，在深度学习领域迅速崭露头角。它的设计理念极具前瞻性 ——“定义一次，在所有设备上运行”，旨在打破设备之间的壁垒，让开发者能够轻松地在不同的硬件平台上部署和运行深度学习模型。无论是在强大的服务器级 GPU 集群，还是在资源有限的移动设备，甚至是嵌入式系统中，MXNet 都能确保模型高效稳定地运行
#使用MXNet提供的Gluon接口方便的实现线性回归的训练#1-生成数据集from mxnet import autograd,ndnum_inputs = 2num_examples = 1000true_w = [2,-3.4]true_b = 4.2features = nd.random.normal(scale=1,shape=(num_examples,num_inputs))lab
直接下载mxnet_cu*.whl文件安装。mxnet安装之前需要安装cudnn,nccl，否则使用过程会报错。
OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory mxnet 主要是缺少 libnccl库。由于登录官网下载需要注册，这里记录一下对应cuda10.2的安装命令。最近安装maxnet_gpu版本，出现错误，特此记录和给出解决方法
笔者之前学sklearn的时候跑过jupyter导致在conda中运行jupyter notebook时内核用的是python3而不是gluon，这里只需要更换内核即可，右上角找到Kernel -> 选择Change kernel -> gluon，操作完后即可import。
ubuntu20.04+cuda11.1安装mxnet-gpu
注册kaggle发生不出现验证码的情况，参考了：https://www.cnblogs.com/liuxiaomin/p/11785645.html这份经典的练习里有很多需要揣摩的，我看的一些问题如下：K折交叉验证：https://www.cnblogs.com/zymei/p/10832582.htmlepochs,batch_size,iteratios概念详解：https://b...
为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。首先，我们介绍维数组，也称为张量（tensor）。使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray， 在PyTorch和T
CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用支持CUDA的NVIDIA GPU来加速计算密集型任务。CUDA提供了扩展的C/C++语言，以及用于在GPU上执行并行计算的API。线程线程块线程的集合：线程块是多个线程的集合，组成一个可在 GPU 上执行的基本调度单元。线程块索引：通过 、、 获取线程块的索引。线程块大小：通过 、、 获取线程块的维度大小。全局线程索引：结合线程
在训练过程中，各个工作节点独立地对自己所负责的数据子集进行模型训练，计算出梯度后，通过某种方式（如参数服务器）进行梯度的聚合和参数的同步更新。参数服务器则专门负责管理和更新模型的参数，接收来自工作节点的梯度，并根据一定的更新算法对参数进行更新，然后将更新后的参数返回给工作节点。只有深入理解MXNet的分布式训练原理，合理配置硬件和软件环境，采用有效的优化策略，才能充分发挥MXNet的优势，实现深度
MXNet库简化了实现步骤，如优化算法、损失函数等
安装GPU版本的MXNET需要NVIDIA系列的显卡，以及CUDA和cuDNN的安装。一、CUDA的安装CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkitWIN10使用CUDA9.0版本即可，默认安装C盘。PS：兼容性检测报警告可以不理会，大概率是因为自身的NVIDIA显卡支持的CUDA版本较高而我们安装的CUDA版本较低。二、cuDNN的安装现在
记录MXnet-cu102的安装#第一次写博客，写的不好不建议，可以把意见提出了，大佬勿喷1. 查看一下自己的cuda版本 cuda=10.2而我这边的python版本为3.6有点难办，如果使用国内源的话，mxnet最新版本为10.1也就是说10.2的版本是找不到的然后我就百度，查博客，看了很多篇文章，发现很多都是10.1，9.0版本的，找不到10.2版本无奈之下在哪去官网看看经过一番查找后，找到
数据结构分析与预处理一、原始数据结构shape:(时间点长度，节点个数，特征个数)1.1 案例示意选取6月20日早上8点到9点数据，网络的站点（网格划分）是5个，每个站点具有3个特征。8：00-8：05[ 特征1， 特征2，特征3]----节点1的特征[4,5,6]-----节点2的特征[7,8,9]-----节点3的特征[10,1
mxnet.ndarray.random.shuffle、numpy.random.shuffle、random.shuffle的区别(书写格式和输入区别）区别1.实验random.shuffle2.实验numpy.random.shuffle3.实验mxnet.ndarray.random.shuffle区别区别random.shufflenumpy.random.shufflemxnet.nd
问题描述：在conda中激活虚拟环境conda activate gluon进入python环境后，可以导入mxnet模块，但是打开jupyter notebook后，无法导入mxnet。原因：由于jupyter内核中指定的python路径和当前运行的python路径不一致导致的。解决方法：修改jupyter内核中指定的python路径。1、首先确定当前运行的pytho...
解决Numpy，Mxnet，Matplotlib，d2lzh，Scipy的兼容问题
最近一直在搞神经网络，因为习惯了Windows的操作，一直在Windows下看文章写东西，也就顺势在Windows下做了代码编写和训练。一开始觉得速度也就那样，没太注意，但一次因为电脑比较忙拿同样的代码到别的装了Ubuntu系统的机子上面跑，才发现它们的效率意外的相去甚远。下面放出同样的代码在两个平台下的运行速度，希望看到的人能得到些许有用信息。MXNet架构实现内容为FCN全卷积神经网络，...
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'.was a deprecated alias for the builtin . To avoid this error in existing code, useby itself. Doing this will not modify any behavior and is safe.
本文分享了下载mxnet并在Jupyter中运行所遇到的一些困难及解决方法
安装类别：1） 用pip安装mxnet的python版本（CPU版本）2） 用pip安装mxnet的python版本（GPU版本）3） 编译安装到操作系统上这里只说前两种，且不管是windows还是linux，python2还是python3，安装命令都一样以下分别介绍1， 用pip安装mxnet的python版本C:\Users\someone>pip install mxnet100
mxnet只和1.20.x之前的numpy兼容，1.20.x以前的numpy只和1.1.x的pandas兼容。numpy-----1.19.x版本（1.19.5）pandas-----1.1.x版本（1.1.5）mxnet-----1.9.x版本（1.9.1）
在使用租用的 GPU 服务器安装 GluonTS 做时间序列预测有关的项目时，报错如下：OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory解决方法：去 NVIDIA 官网下载跟你 CUDA 版本和操作系统（我的是Ubuntu20.04）适配的 NCCL 文件，然后配置一下。
Mxnet安装报错Could not build wheels for numpy, which is required to install pyproject.toml-based project，阅读多篇文章后的个人总结
看到numpy<1.17.0时只用python3.7及以下的版本，将环境的python版本改为python=3.7即可安装。而该mxnet需要numpy版本。我的环境是python3.8。
对论文Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networksfor Traffic Flow Forecasting粗略解读
本文针对的是python环境下使用的mxnet，直接pip下载文件就可以了，没必要再安装vc2019和cmake，opencv等等，opencv在cv2模块中就已经包含了，如果你的系统里还没有cv2的话，可以使用pip install opencv-python进行下载至于不用再安装我上述的那些软件，是因为我踩过一次坑了，我发现最后你按别人的流程把那些软件都下载安装好，最后要生成的东西，直接pyt
mxnet
——mxnet
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