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首先要保证安装了python，并配置好了环境变量;我是利用windows10安装（linux环境下操作更简单）windows安装pip1） 下载安装脚本curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py2) 运行安装脚本python get-pip.py这个就...
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
mxnet安装
python3.9的mxnet安装
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...
本篇主要分析：【1】CNN卷积神经网络中卷积层、池化层、批规范化层、激活层、“暂退层”的作用原理；
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
条件GAN神经网络基础。用MXNet实现。
目标检测: 在Pikachu数据集上训练单发多框SSD模型
神经网络的基本知识之MXNet框架
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。
在目标检测时，我们首先生成多个锚框，然后为每个锚框预测类别以及偏移量，接着根据预测的偏移量调整锚框位置从而得到预测边界框，最后筛选需要输出的预测边界框。目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等...
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
MXNet库简化了实现步骤，如优化算法、损失函数等
全书采用公式+图示+代码的表现方式，结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法。在学习每一个概念前，作者们都是从头开始解释，所以对于阅读这本书的同学来说，不需要过往的深度学习或机器学习背景，只需了解一些基础知识，包括线性代数、微积分、概率和非常基础的Python编程。另外，作者还提供了代码来演示如何从零开始实现它们，并使用真实数据，为我们提供了一个交互式的学习体验。第一部分包括基础知识和
基于MXNet框架的softmax图像分类从零实现
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中的卷积层，以及对感受野的熟悉
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。
一. Mxnet-cpu环境的搭建1.安装miniconda；2.下载本书的全部代码的压缩包，链接1: https://www.epubit.com/bookDetails?id=N38286&typeName=%E6%90%9C%E7%B4%A2.链接: https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.1-zip.3.在电脑某一磁盘创建文件夹“d2l-zh”，并将下载后的代码压缩包
Jupyter配置mxnet
使用DeepAR实现股价预测文章目录使用DeepAR实现股价预测获取股票列表从众多股票中采样100支日期处理函数拉取等长度的股票，并保存各指标解释预测区间长度及上下文选取给这78支股票所在行业进行归类目标变量处理协变量处理协变量归一化操作训练、测试数据划分训练模型预测过程模型评估结果查看绘图结果以往的RNN时间序列预测往往是强调一支股票的股价预测，当提取的一支其他股票的特征时，用于另一支股票预测时
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
目录Project介绍配置文件说明主要函数解析（main函数入口）1. 数据处理2. 整理用于测试的ground truth3. 将数据打包为DataLoader4. 将上面正则化用的均值方差保存到.npz文件中5. 损失函数6. 加载模型！！！（重点分析下模型中的注意力机制、图卷积）7. 构造训练器，可视化监控，以及在训练前先计算验证集的损失，对测试集进行预测，及结果评估8. 开始训练模型9.
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
本文记录了mxnet的GPU版本安装过程
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