我目前正在使用Mxnet和C++ Symbol API训练一个卷积神经网络。该网络包含一些批处理归一化层，其中包含四个参数NDArray。其中两个参数，moving_mean和moving_variance参数应该在训练期间的每一批中更新。 我猜测，由于executor的前向传递的布尔值设置为true，因此它将自动更新新参数。但是，由于某些原因，这两个NDArray保持不变，没有任何参数更新。怎么会这样呢？此外，由于
浏览 14提问于2019-03-01得票数 0
在使用Python API的mxnet1.4中，假设我这样做了print(var) # <Symbol a>
print(var) # <Symbol b>
如何通过名称访问Symbol a？我想做一些像var_a = mx.sym.get_by_name(
浏览 24提问于2019-08-14得票数 1
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在使用Python API的mxnet1.4中，假设我这样做了print(tmp) # <Symbol a>
print(tmp) # <Symbol _plus0>
tmp = tmp + tmp
print(tmp) # <<em
浏览 1提问于2019-08-14得票数 1
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我想在MXNet体系结构上使用经过预先训练的s390x模型，但它似乎不起作用。这是因为预先训练过的模型是在小终端，而s390x是大端。所以，我试着使用，它既适用于小终端，也适用于大端。解决这一问题的一种方法是在x86机器上加载模型参数，调用asnumpy，通过numpy保存，然后使用numpy在s390x机器上加载参数，并将它们转换为MXNet。但我不太确定该怎么编码。更新
问题似乎还不清楚。param_file="my_m
浏览 5提问于2020-07-08得票数 4
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在训练MXNet时，如果批大小很大(比如128)，而GPU的数量很小(比如2个)，并且每个GPU每次迭代只能处理几个样本(比如16个)。默认情况下，此配置的最大批处理大小为16 *2= 32。理论上，我们可以在更新权重之前运行4次迭代，以使有效的批量大小为128。使用MXNet可以做到这一点吗？
浏览 10提问于2019-01-01得票数 0
""，第1行，文件"C:\Users\my.name\Downloads\WinPython-64bit-2.7.10.3\python-2.7.10.amd64\lib\site-packages\mxnet-0.7.0-py2.7.egg\mxnet\symbol.py"，第1062行，在创建者"C:\Users\my.name\Downloads\WinPython-64bit-2.7.10.3\python-2.7.10.amd64\lib\site-packages\mxn
浏览 5提问于2016-12-15得票数 0
那么，如何使用这个检查点只使用一个图像来进行预测呢？我已经厌倦了使用预测器接口，下面的代码：symbol_file = "mymodel-symbol.json"model = mx.model.FeedForwa
浏览 2提问于2016-12-10得票数 0
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我正在研究MXNet框架，在每次迭代过程中，我需要向网络输入一个矩阵。矩阵存储在外部存储器中，它不是训练数据，并且在每次迭代结束时由网络的输出更新。在迭代过程中，矩阵必须输入到网络中。如果我使用高级API，即
model = mx.mod.Module(context=ctx, symbol=sym) ... ... model.fit(train_data_iter, begin_epoch
浏览 2提问于2018-07-14得票数 0
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我最近在Windows10和Python3.5上安装了支持GPU的mxnet (python包)。我运行了几个示例，它们似乎工作得很好。我已经习惯了scikit学习风格的机器学习包，并且对Python深度学习包非常陌生，尽管我已经在R中使用过Mxnet。我很难理解如何将.csv训练数据提供给模型。
我想给一个简单的CNN提供一些图片。，它类似于我在R中使用的mxnet，(顺便说一句，在R上它工作得很好，但是我不能在R上使用</
浏览 10提问于2016-07-17得票数 3
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我有数以百万计的图像可供推断。我知道如何编写自己的代码来创建批处理，并使用MxNet Module API将批处理转发到经过训练的网络，以便获得预测结果。但是，创建批处理会导致大量未经过特别优化的数据操作。 在我自己做任何优化之前，我想知道是否有一些推荐的批量预测/推断方法。更具体地说，由于这是一个常见的用例，我想知道是否有一个接口/api可以在给定一个经过训练的</em
浏览 14提问于2019-03-14得票数 1
我在亚马逊网络服务SageMaker中创建了一个对象检测模型，基于SSD/ResNet50和MXNet。现在我想在TensorRT中对其进行优化，为此，我需要导出到ONNX作为第一步。寻找任何关于将_contrib_MultiBoxPrior转换为受支持的符号的建议都没有给我带来任何结果。基本代码converted_model_path = onnx_mxnet.export_model(sym_file, params_file, [input_s
浏览 3提问于2019-05-21得票数 2
嗨，我有一个问题，我如何用不固定的输入数据进行预测？我会尽量详细地描述清楚:我使用MTCNN进行人脸检测(这是可以理解的)，它使用了3个网络: PNet，RNet，ONet。max_img_h=1000self.PNets = mx.mod.Module(symbolaux_params)sym, arg_params, aux_params = mx.mode
浏览 63提问于2018-05-15得票数 0
因此，我正在尝试使用图像识别来使用R中的mxnet包使用CNN输出回归样式号。我使用这一点作为分析的基础：library(mxnet)
## Mo
浏览 8提问于2017-07-26得票数 0
转换使用mx.symbol.UpSampling操作的Mxnet模型时，出现错误。 Onnx中的Upsample操作似乎与Mxnet中的UpSampling操作不兼容。
浏览 44提问于2019-05-22得票数 1
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我正在研究使用MXNet LSTM建模进行时间序列分析，以解决我目前正在研究的一个问题。 train.data = train.data,batch.end.callback = NULL,
epoch.end.callba
浏览 0提问于2018-10-24得票数 1
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我正在尝试从python移植一些mxnet代码。我遇到了一个简单的符号二进制操作的问题。我有一个完整的、可复制的例子如下：data <- mx.symbol.Variable('data')
类C++ object <0x10229c700> of 'MXSymbol‘
浏览 0提问于2017-02-10得票数 1
因此，这两行代码将文件复制到我的本地目录。)require(mxnet)test <- read.csv('- mx.symbol.Activation
浏览 5提问于2017-04-10得票数 0
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最近，我决定学习MXNet，因为我需要使用的一些代码是使用这个API编写的。
然而，我想知道与其他的深度学习图书馆相比，MXNet的优点和缺点是什么。
浏览 0提问于2018-01-12得票数 3
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这是一个实习，所以我的时间真的很有限，不能去重新实现/重新训练模型，但我必须使用可用的(实际上我明确地向我的主管提出了这一点)。我发现了，但在转换为IR的过程中，在JSON导出的模型上尝试它失败了(我在底部附加了输出，似乎MXNet JSON和Gluon JSON格式不同)。
还有没有人做过将胶子模型输出到野外的工作？mmtoir -f mxnet -n resnest200-symbol.json -d
浏览 0提问于2020-05-05得票数 1
我一直无法获得合理的性能使用mxnet LinearRegressionOutput层。下面的示例还使用neuralnet和nnet包对回归网络进行了培训，从图中可以看出这两个包的性能要好得多。我意识到对性能不佳的<
浏览 2提问于2016-12-19得票数 3
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