mxnet c++ api,mxnet c++教程

　　沈木已经提供了官方文件。为什么要写这样的博客？沈木提供的中文文件质量很高。虽然是地址，但我觉得介入胶子还需要时间。这个博客的结构模仿pytorch的minute入门博客的制作，目的是以最快的速度直接攻击胶子。此外，还将胶子的几个重要模块放在一起，以供将来研究。博客的水平有限。如有错误，请指出。) )

　　让我们言归正传：

　　Mxnet新提出的胶子框架是一个动态图形框架。如果您以前接触过pytorch，您应该已经熟悉了动态图形框架：

　　视频：由运行静态图像定义：定义并运行静态图像是Tensorflow。首先，定义计算图表，然后输入数据来训练网络参数。

　　动态图的代表是chainer、pytorch和Gluon，它们在运行时定义了图。在每个小批量的训练中重新定义计算图表。

　　将pipunstallmxnetpipstall-premxnet-cu75 # cuda 7.5 pininstall-premxnet-cu80 # cuda 8.0的数据输入神经网络。

　　示例数据(输入和标签)网络模型参数网络中各层的输入数据位于mxnet/Gluon中，三类数据都由mx.nd.NDArray存储

　　但应该注意的是：

　　模型记住了NDArray.attach_grad()。因为更新模型参数需要斜率，所以attach_grad)为保存参数斜率留出了空间。不需要显式访问梯度帮助更新参数的NDArray不需要attach_grad ()=nd的fromxnetimportndval。normal) shape=) 2，3 API val[1.33925510 . 4761 . 8877878775[-1.16881478-1.234741451.55807114]narray 2 x 3 @ CPU(0)val _ shape 3)mxnet . nd还提供了对narray 3359 MX array.html、net.incubator.Apache.org/API/python/nd的许多操作

　　在0.11之前的版本中，mxnet的NDArray不支持自动引导。虽然自动引导支持只存在于使用mxnet的符号编程中，但是对于基于mxnet的动态图形框架(gluon)，mxnet也为NDArray，3355提供了自动引导机制

　　fromxnetimportndfrommxnetimportautograd # nd . ndarrayval=nd . ones(shape=(3，5))w1=nd . ones)shape=(w1 . attach _ grad)# with attach _ grad(B1 . attach _ grad)#同上with autosigned . record):# record calculation w1)restach _ record模型参数。随后，反向打印[ w1.grad ]打印[ B1.grad ] [ [3。] [3.] [3.] [3.] nd阵列5x1@ CPU [0] [3]

　　祭祀神器mxnet . gluon(0.11以上版本有此套件))。

　　深度学习的管道包括以下步骤：

　　构建网络初始化模型参数训练模型参数

　　输入到网络中的小批量数据丢失，以及来自mmxnetimportndfrommxnet的梯度信息更新参数。gluonimportnfrommxnet importgluonclasset it _(self，**kwargs ) :super ) net，self)_ _ init _(* * kwargs)))65

　　0=nn .密集(256) #我们只需要对层的输出维度作说明，不需要考虑输入的维度self.dense1=nn .稠密(1) #胶子会帮助我们推断出输入的维度def forward(self，x):返回self。密集1(nd。relu(自我。稠密0(x))Net=Net()Net。初始化()#要先初始化，再创建培训员=胶子. Trainer(net.collect_params()， sgd ，{learning_rate: 0.001}) #优化方法val=nd.ones(shape=(10，100))label=nd.ones(shape=(10，))criterion=loss .L2Loss() #创建一个失败标准带亲笔签名。记录():#需要反向传导的地方记得记录一下RES=net(val)print(RES)loss=criterion(RES，label)loss.backward() #计算梯度培训师。步骤(批处理大小=10) #更新模型参数print(net(val))print(loss)[[-0.18936485][-0.18936485][-0.18936485][-0.18936485][-0.18936485][-0.18936485][-0.18936485][-0.18936485][-0.18936485]上面的事例已经将关键的胶子组件一一展现了出来，包括：

　　胶子。nn。块容器一样的概念，用来构建神经网络胶子损失各种失败的聚集地gluon.nn有很多层的实现胶子网里面有循环神经网络的一些细胞胶子。运动鞋用来辅助更新模型参数的一个辅助类mxnet.optimizer里面有很多优化器mxnet.nd对于多维数组的外科手术级别操作在这里如何使用国家政治保卫局。参见国家政治保卫局当进行运算的值都处于国家政治保卫局。参见国家政治保卫局上时，则运算发生在国家政治保卫局。参见国家政治保卫局上。

　　使用 ctx 来为创建的 NDArray 指定设备

　　导入实现为mxval=nd.zeros(shape=(3，)，ctx=mx.gpu())print(val) [ 0 .0.0.]NDArray 3 @gpu(0)如何将定义的网络的参数放到 GPU 上

　　net.initialize() #利用这个函数，里面有个中强参数多维数组与numpy.ndarray互相转换将数组作为公证人从实现导入nd# numpy.ndarray - mx .NDArrayval=np.array([1，2，3])nd_val=nd.array(val) #深复制# NDArray-numpy。ndarrayval _=nd _ val。asnumpy()参考资料https://github。com/dq dmla/mxnet-the-straight-dope/blob/7a 00 D1 EC 253129d 844055870d 59266 A8 a 502 F5 c 4/第06章_优化/GD-SGD。ipynb

　　https://zh.gluon.ai/index.html

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