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了解机器学习深度学习常用的框架、工具

MXNet 的基本信息和特性 MXNet 设计之初就考虑到了效率和灵活性，它具有以下几个显著特点： 跨平台和多语言支持：MXNet 可以在多种操作系统上运行，包括 Linux、Windows 和 macOS...此外，PaddlePaddle 还支持多种语言来创建深度学习模型，如 Python、C++ 等。...不足： 如果模型中包含不支持的算子，将会切换到 CPU 上进行计算，这种数据切换会对性能产生较大影响。 对于一些非常见的数据类型，可能需要提交 PR 以获得支持。...特性：TensorRT 支持多种深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch、Caffe、MxNet 等。它能够实现在 GPU 上的低延迟、高吞吐量部署。...优化预测性能： Treelite 采用多种优化技术（如并行计算、缓存优化等）来提高预测速度。 易于集成： 编译后的模型可以轻松地集成到现有的应用程序中，无需依赖原始训练框架。

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torch tensor入门

Torch Tensor入门在深度学习中，Tensor是一种重要的数据结构，它可以用来存储和处理多维数组。在PyTorch中，Tensor是一种非常基础且常用的数据类型，它支持很多高效的操作。...希望这个示例能帮助你理解如何在实际应用中使用torch tensor进行图像分类任务！...不支持操作类型扩展：Torch Tensor只支持固定的数据类型，如float32、int64等，不像python原生的List或Numpy数组那样可以存储多种不同的数据类型。...API较为底层：Torch Tensor的API较为底层，需要用户手动编写复杂的计算图和操作，相比一些高级框架（如Keras），使用起来更为繁琐。...MXNet具有较好的跨平台支持和可扩展性，与Torch Tensor相比，MXNet对于大规模分布式训练和推理有一些优势。 这些库都有各自的优势和适用场景，选择合适的库取决于具体的需求和项目要求。

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    资源 | 一张速查表实现Apache MXNet深度学习框架五大特征的开发利用

    选自AWS blog 机器之心编译 参与：Smith Apache MXNet 是一个功能全面，且具有高度可扩展性的深度学习框架，可支持创建和训练最新型的深度学习模型。...通过它，你可以创建卷积神经网络，LSTM 网络和其它的模型。它支持多种语言，包括但不限于 Python、Scala、R和 Julia 。本文将对 MXNet 五大特征的实现进行介绍。...对于已经使用此种框架的开发者而言，这也是一个不错的参考手册。 1. 一行代码支持多 GPU 训练 在多个 GPU 上运行的能力是 MXNet 架构的核心部分，你只需要输入训练所用的设备列表。...MXNet 对 NDArray 和 CSV 这样的一般数据类型会运用预生成和高效的数据迭代器。对于分布式文件系统上的高效 I/O，它也有一种二进制格式，比如 HDFS 。...支持分析工具 MXNet 有一个内置分析工具，你可通过用 USE_PROFILER=1 标志创建 MXNet 来使用它。这可以帮助你在网络中（符号级）一层一层地对执行时间进行概述。

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    目前最新的十大最佳深度学习框架

    TF不只具有强大的计算集群，还可以在iOS和Android等移动平台上运转模型。 TF编程入门难度较大。初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。...它十分合适创建和实验深度学习架构，便于数据集成，如输入图形，SQL表和图画。 它得到谷歌的支撑，这就阐明该模型短期内不会被抛弃，因此值得投入时间来学习它。 PyTorch ?...除了Tensorflow之外，Keras仍是其他盛行的库（如Theano和CNTK）的高档API。 在Keras中更简单创立大规模的深度学习模型，但Keras结构环境装备比其他底层结构要杂乱一些。...该框架支撑多种语言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。 能够在多个GPU和许多机器上非常有效地并行核算。...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。

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    具有mxnetR的前馈神经网络

    隐藏的图层位于输入图层和输出图层之间。通常，隐藏层的数量从一个到多个不等。这些中央计算层具有将输入映射到节点输出的功能。 [图片] 我们可以说感知器是人工神经网络的基本处理单元。...所以，如果你对R不感兴趣，可以用你最喜欢的编程语言来尝试这个例子。 R中的MXNet安装非常直接。您可以直接在R环境中运行以下脚本进行设置。...我们都准备在R中探索MXNet。...该符号是MXNet中的构件块神经网络。它是一种功能对象，可以接受多个输入变量并产生多个输出变量。各个符号可以堆叠在一起以产生复杂的符号。...页面上下载代码,也可以学习MXNet的优秀教程，因为我们在MXNet上有更多关于创建CNN和RNN的文章。

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    开发 | Facebook、微软联合推出​ ONNX 标准，号称要解决开发框架碎片化

    ONNX 的工作原理是： 实时跟踪某个神经网络是如何在这些框架上生成的，接着，使用这些信息创建一个通用的计算图，即符合ONNX 标准的计算图。...PyTorch、Microsoft Cognitive Toolkit 等框架提供的界面，让开发者创建、运行用来表示神经网络的计算图更加方便。...每个计算数据流图以节点列表的形式组织起来，构成一个非循环的图。节点有一个或多个的输入与输出。每个节点都是对一个运算器的调用。图还会包含协助记录其目的、作者等信息的元数据。...运算器在图的外部实现，但那些内置的运算器可移植到不同的框架上。每个支持 ONNX 的框架将在匹配的数据类型上提供这些运算器的实现。...Facebook 和微软都表示，将来会持续有更多框架加入到 ONNX 生态中，但没有透露 TensorFlow 和 MXNet 是否在计划中。

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    业界 | Apache MXNet 发布 v0.11.0版，支持苹果Core ML和Keras v1.2

    选自AWS 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，孵化于 Apache 软件基金会 Apache MXNet 发布了 v0.11.0 最终测试版本，它不仅具有一个 Core ML 模型转换器，同时还支持...开发者可以使用其它框架（如 TensorFlow、Theano 等）配置 Keras，而现在 MXNet 可以作为运行后端（runtime backend）执行底层的复杂计算和模型训练。...使用 MXNet 作为 Keras 的后端，开发者能在多 GPU 上实现高性能扩展。以前使用 Keras 并不能很好地将训练模型扩展到多块 GPU 中。...Keras 用户现在可以通过多块 GPU 在训练中实现线性缩放。...以下代码展示了当我们把 MXNet 作为后端时，如何在 Keras 中配置 GPU 的数量： # Prepare the list of GPUs to be used in training NUM_GPU

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    NVIDIA发布最新数据增强库和图像解码库

    借助DALI，深度学习研究人员可以通过MXNet，TensorFlow和PyTorch跨越亚马逊Web服务P3 8 GPU实例或带Volta GPU的DGX-1系统，在图像分类模型（如ResNet-50...DALI的优势包括： 简单的框架与MxNet，TensorFlow和PyTorch的直接插件集成 具有多种支持的数据格式（如JPEG，原始格式，LMDB，RecordIO和TFRecord）的便携式训练工作流程...灵感来源于翻译网络，情感分析和图像分类方面的最新技术，NVIDIA PyTorch开发人员已经创建了将这些方法带到各级PyTorch用户的工具。...TensorRT 4 TensorRT 4，具有加速流行推理应用的功能，如神经机器翻译，推荐系统和语音。...你还可以通过ONNX格式轻松地从流行的深度学习框架（如Caffe 2，Chainer，MxNet，Microsoft Cognitive Toolkit和PyTorch）导入模型。

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    MXNet Scala 学习笔记 二 ---- 创建新的 Operator

    MXNet Scala包中创建新的操作子 用现有操作子组合     在MXNet中创建新的操作子有多种方式。...然后listArguments函数 和listOutputs函数是定义该层操作子的输入与输出。...这里listArugments的顺序与forward中的inData 顺序对应，同时listArugments还可以定义该层的输入还可以定义该层的参数，比如卷积层需要权值， 也需要在这里定义。...inferShape就是根据输入的形状来推导网络的输出与参数形状，这些需要自己实现。 inferType的实现是可选的，支持多种数据类型DType。...对于实现CustomOp这个功能，可以说是我参与MXNet项目以来提交的所有的pr中 难度最大之一了，因为对JNI不是很熟，还记得当时是一边google一边debug弄了差不多两周才 搞好这个功能。

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    MXNet称霸CNN、RNN和情感分析，TensorFlow仅擅长推断特征提取

    ，数据加载器，调试，不同的平台支持，分布式训练等等。 我们不确定是否能对框架的整体性能提出任何建议，因为本项目主要还是在演示如何在不同的框架中创建相同的神经网络。...例如，使用Caffe2在Python中创建CNN，然后在Julia中使用KNet复制这个网络，或者也可以在PyTorch中尝试创建一个RNN并在Tensorflow中复制它。...例如，对于CNTK，我们不能再使用类似层归一化的更复杂的变量。在PyTorch中，这是默认启用的。但是对于MXNet，我无法找到这样的RNN函数，而是使用稍慢的Fused RNN函数。...通常，[NHWC]是大多数框架的默认设置（如Tensorflow），[NCHW]是在NVIDIA GPU上使用cuDNN训练时可以使用的最佳顺序。...函数） 数据类型的假设可能是不同的-例如，我曾经试着用float32和int32类型来初始化X和Y。

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    MXNet Scala 学习笔记 二 ---- 创建新的 Operator

    MXNet Scala包中创建新的操作子 用现有操作子组合 在MXNet中创建新的操作子有多种方式。...然后listArguments函数 和listOutputs函数是定义该层操作子的输入与输出。...这里listArugments的顺序与forward中的 inData顺序对应，同时listArugments还可以定义该层的输入还可以定义该层的参数，比如卷积层 需要权值，也需要在这里定义。...inferShape就是根据输入的形状来推导网络的输出与参数形状， 这些需要自己实现。inferType的实现是可选的，支持多种数据类型DType。...对于实现CustomOp这个功能，可以说是我参与MXNet项目以来提交的所有的pr 中难度最大之一了，因为对JNI不是很熟，还记得当时是一边google一边debug弄了差不多两周 才搞好这个功能。

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    Python学习路线与生态

    / 提供了一批数学算法及工程数据运算功能 类似Matlab，可用于如傅里叶变换、信号处理等应用 Python最主要的科学计算功能库，基于Numpy开发 傅里叶变换类、信号处理类、线性代数类、稀疏运算类、.../ 谷歌公司推动的开源机器学习框架 将数据流图作为基础，图节点代表运算，边代表张量 应用机器学习方法的一种方式，支撑谷歌人工智能应用 MXNet:基于神经网络的深度学习计算框架 官网：https://mxnet.incubator.apache.org.../BeautifulSoup/ 提供了解析HTML和XML等Web信息的功能 又名beautifulsoup4或bs4，可以加载多种解析引擎 常与网络爬虫库搭配使用，如Scrapy、requests等...采用该库构建GUI 游戏开发 PyGame:简单的游戏开发功能库 官网:http://www.pygame.org/ 提供了基于SDL的简单游戏开发功能及实现引擎 理解游戏对外部输入的响应机制及角色构建和交互机制...提供详细的官方文档 支持多种主流的VR硬件设备，具有一定通用性 图形艺术 Quads:迭代的艺术 官网:https://github.com/fogleman/Quads 对图片进行四分迭代，形成像素风

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    从Caffe2到TensorFlow，十种框架构建相同神经网络效率对比

    ，它规避了更高级的 API（tf.layers or tf.nn），并且似乎没有从输入数据中充分分离，因此使用 CIFAR（举例来说）替代 MNIST 更加让人舒服。...不同框架具有相同模型的一个结果就是框架在训练时间和默认选项上变得越发透明，我们甚至可以对比特定的元素。 能够快速地把你的模型转换为另一个框架意味着你能够交换 hats。...而在 CNTK、MXNet 和 Tensorflow 中，该操作默认进行。我不确定 Chainer 是什么情况。...Caffe2 在网络第一层需要额外的优化（no_gradient_to_input=1），通过不计算输入的梯度产生小幅提速。有可能 Tensorflow 和 MXNet 已经默认启用该项。...数据类型的假设可能会不同：我尝试使用 float32 和 int32 作为 X、y。

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    奇虎360开源深度学习调度平台XLearning

    XLearning平台将大数据与深度学习相融合，基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用深度学习框架的集成...XLearning从今年（2017）4月份正式开发上线运行，经多次版本迭代更新，为各学习框架的使用者提供了统一、稳定的调度平台，实现了资源共享，极大的提高了资源利用率，并且具有良好的扩展性和兼容性。...XLearning功能特性 XLearning虽然架构简洁，但具有丰富的功能方便用户进行模型训练，并依托于Yarn提供有作业资源的统一管理。...支持多种深度学习框架 XLearning支持TensorFlow、MXNet分布式和单机模式，支持所有的单机模式的深度学习框架，如Caffe、Theano、PyTorch等。...基于HDFS的统一数据管理 XLearning提供多种模式用于数据的输入、输出，包括数据的流式读写、直接HDFS读写等，可根据作业处理的数据量与集群机器硬盘容量，视情况决定所采用的读写方式。

    1.4K30

    GitHub上11 月份最热门的开源项目

    ，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了 2 倍。...、现代的轻量级 Javascript 日期库，具有如下特性： 日期时间，持续时间和间隔类型。...它包含最受欢迎的深度学习框架: theano, tensorflow, sonnet, pytorch, keras, lasagne, mxnet, cntk, chainer, caffe, torch...前瞻性思维： HEML旨在利用所有电子邮件的功能，同时为所有客户提供坚实的体验。 可扩展：您可以创建自己强大的元素和样式规则。...设计系统在 JSON 中的集合是以下定义： 组件（可以嵌套） 颜色，文本样式，渐变和阴影 数据类型 本文编号533，以后想阅读这篇文章直接输入533即可 输入m获取文章目录

    1.3K00

    从Caffe2到TensorFlow，十种框架构建相同神经网络效率对比

    ，它规避了更高级的 API（tf.layers or tf.nn），并且似乎没有从输入数据中充分分离，因此使用 CIFAR（举例来说）替代 MNIST 更加让人舒服。...不同框架具有相同模型的一个结果就是框架在训练时间和默认选项上变得越发透明，我们甚至可以对比特定的元素。 能够快速地把你的模型转换为另一个框架意味着你能够交换 hats。...而在 CNTK、MXNet 和 Tensorflow 中，该操作默认进行。我不确定 Chainer 是什么情况。...Caffe2 在网络第一层需要额外的优化（no_gradient_to_input=1），通过不计算输入的梯度产生小幅提速。有可能 Tensorflow 和 MXNet 已经默认启用该项。...数据类型的假设可能会不同：我尝试使用 float32 和 int32 作为 X、y。

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    干货丨从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？

    此外，像 TensorFlow 和 Theano 一样，CNTK 有丰富的细粒度的网络层构建。构建块（操作）的细粒度使用户不需要使用低层次的语言（如 Caffe）就能创建新的复杂的层类型。...MXNet 支持混合编程模型（命令式和声明式编程）和多种编程语言的代码（包括 Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab 和 JavaScript）。...有些人称 MXNet 是世界上最好的图像分类器。 MXNet 具有可扩展的强大技术能力，如 GPU 并行和内存镜像、快速编程器开发和可移植性。...Torch 缺乏 TensorFlow 的分布式应用程序管理框架，也缺乏 MXNet 和 Deeplearning4J 对 YARN 的支持。缺乏多种编程语言的 API 也限制了开发人员。...非开源 随着深度学习的不断发展，我们必将看到 TensorFlow、Caffe 2 和 MXNet 之间的不断竞争。另一方面，软件供应商也会开发具有先进人工智能功能的产品，从数据中获取最大收益。

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    基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

    我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...然而，在实践中，像 Covnet 这样的深度神经网络具有大量的参数，通常在百万数量级。在一个小的数据集（小于参数数量）上训练一个 Covnet，会极大的影响网络的泛化能力，通常会导致过拟合。...假如我们的数据集与原始数据集（例如 ImageNet）在上下文中没有明显的不同，则预训练模型已经具有了处理我们自己的分类问题相应的学习特征。 何时微调模型？...从 Caffe 移植的权重 MxNet MxNet Model Gallery - 维护预训练的 Inception-BN（V2）和 Inception V3。...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。

    1.4K10

    九大深度学习框架

    此外，像 TensorFlow 和 Theano 一样，CNTK 有丰富的细粒度的网络层构建。构建块（操作）的细粒度使用户不需要使用低层次的语言（如 Caffe）就能创建新的复杂的层类型。...MXNet 支持混合编程模型（命令式和声明式编程）和多种编程语言的代码（包括 Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab 和 JavaScript）。...有些人称 MXNet 是世界上最好的图像分类器。 MXNet 具有可扩展的强大技术能力，如 GPU 并行和内存镜像、快速编程器开发和可移植性。...Torch 缺乏 TensorFlow 的分布式应用程序管理框架，也缺乏 MXNet 和 Deeplearning4J 对 YARN 的支持。缺乏多种编程语言的 API 也限制了开发人员。...非开源 随着深度学习的不断发展，我们必将看到 TensorFlow、Caffe 2 和 MXNet 之间的不断竞争。另一方面，软件供应商也会开发具有先进人工智能功能的产品，从数据中获取最大收益。

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    一招检验10大深度学习框架哪家强！

    ，它规避了更高级的 API（tf.layers or tf.nn），并且似乎没有从输入数据中充分分离，因此使用 CIFAR（举例来说）替代 MNIST 更加让人舒服。...不同框架具有相同模型的一个结果就是框架在训练时间和默认选项上变得越发透明，我们甚至可以对比特定的元素。 能够快速地把你的模型转换为另一个框架意味着你能够交换 hats。...而在 CNTK、MXNet 和 Tensorflow 中，该操作默认进行。我不确定 Chainer 是什么情况。...Caffe2 在网络第一层需要额外的优化（no_gradient_to_input=1），通过不计算输入的梯度产生小幅提速。有可能 Tensorflow 和 MXNet 已经默认启用该项。...数据类型的假设可能会不同：我尝试使用 float32 和 int32 作为 X、y。

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