对训练好的网络做量化，在实践中尝试过TensorRT的后训练量化算法，在一些任务上效果还不错。...而对于卷积层之后带batchnorm的网络，因为一般在实际使用阶段，为了优化速度，batchnorm的参数都会提前融合进卷积层的参数中，所以训练模拟量化的过程也要按照这个流程。...在实验中我是简化了融合batchnorm的流程，要是完全按照论文中的实现要复杂很多，而且是基于已经训好的网络去做模拟量化实验的，不基于预训练模型训不起来，可能还有坑要踩。...模拟量化卷积层示例图 具体实现的时候就是按照论文中的这个模拟量化卷积层示例图去写训练网络结构的。 4....得到训好的模型与每层的量化因子之后，就可以模拟真实的量化推断过程，不过因为MXNet的卷积层不支持整型运算，所以模拟的过程也是用浮点来模拟，具体实现细节可见示例代码。 5.
当我们得到一个深度学习任务时，例如，一个涉及在图像数据集上训练卷积神经网络（Covnet）的任务，我们的第一直觉将是从头开始训练网络。...另一个问题是，如果我们的数据集很小，那么在小数据集上微调预先训练的网络可能会导致过拟合，特别是如果网络的最后几层是全连接层，就像 VGG 网络的情况。...例如，ImageNet 上经过预先训练的网络带有 1000 个类别的 softmax 层。...确保执行交叉验证，以便网络具有很好的泛化能力。 2. 使用较小的学习率去训练网络。因为我们期望预先训练的权重相比随机初始化权重要好很多，所以不希望过快和过多地扭曲这些权重。...通常的做法是使此刻的初始学习率比从头训练的初始学习率小 10 倍。 3. 还有一个常用的做法是冻结预训练网络的前几层的权重。这是因为前几层捕获了与我们的新问题相关的曲线和边缘等通用特征。
在这篇博文中，我们将解决一个计算机视觉问题:使用卷积神经网络对德国交通标志进行分类。该网络将包含交通标志图像的彩色照片作为输入，并试图识别交通标志的类型。...为了完成这个笔记本，我们期望你对神经网络，卷积，激活单位，梯度下降，NumPy,OpenCV有一个非常基本的理解。这些先决条件不是强制性的，但是它会对以后的操作有所帮助。...在这里，我们将建立一个基于卷积神经网络的简化版的AlexNet架构。 由于MXNet的符号API，神经代码简洁明了。...我们将把我们的数据分成64个小部分，不仅是为了让它们更适合内存，还因为它使MXNet能够充分利用GPU的计算效率(还有其他原因)。 我们还将图像颜色(0 – 255)的值规范化为0到1的范围。...虽然我们构建的网络比最复杂的图像识别神经网络体系结构简单，但即使是这个简单版本的性能也令人感到惊讶。我们还学习了预处理图像数据的技术，我们训练了神经网络并将训练过的神经网络存储在磁盘上。
如果我想尽快地训练网络，那么我可能会使用mxnet。但是如果我需要调整超参数，我就会用Keras设置四个独立的实验（分别在我的Titan X GPUs上运行）并评估结果。...6.mxnet 我第二喜欢的深度学习Python库无疑就是mxnet（重点也是训练图像分类网络）。...Mxnet库真正出色的是分布式计算，它支持在多个CPU / GPU机训练你的网络，甚至可以在AWS、Azure以及YARN集群。...仅仅需要把你的输入图像放入流行的预先训练架构，如OverFeat、AlexNet、VGGNet或GoogLeNet，然后从FC层提取特征（或任何您要使用的层）。...我个人不使用nolearn做卷积神经网络（CNNs），但你当然也可以用（我更喜欢用Keras和mxnet来做CNNs）。
对于大多数用于图像任务的现代卷积网络架构来说，这些特性尤其有用。 以前，SGD优化器更新步骤调用单独的内核来更新每个层的参数。新的18.11容器将多层的SGD更新聚合到单个GPU内核中，以减少开销。...此外，18.11 NGC Tensorflow容器集成了最新的TensorRT 5.0.2，使数据科学家能够轻松部署经过训练的模型，并优化推理性能。TensorRT解决了推理性能的特定挑战。...提高Volta张量核性能的一个关键是减少训练模型时所需的张量置换的数量，如前一篇博文所述。张量核卷积的自然张量数据布局是NHWC布局。...正如本博客前面所讨论的，大规模训练深度神经网络需要处理比每个GPU所能容纳的最大批处理规模更小的批处理。这为优化提供了新的机会，特别是使用RNNs(复发神经网络)的模型。...通过访问NVIDIA GPU Cloud (NGC)来下载完全优化的深度学习容器，从而快速启动您的AI研究，使您能够访问世界上性能最高的深度学习解决方案。
to stdout mxnet基本数据结构 ndarray ndarray是mxnet中最基本的数据结构，ndarray和mxnet的关系与tensor和pytorch的关系类似。...] mxnet的数据载入 深度学习中数据的载入方式非常重要，mxnet提供了mxnet.io.的一系列dataiter用于处理数据载入，详细可参照官方API文档。...] 网络搭建 mxnet网络搭建 mxnet网络搭建类似于TensorFlow，使用symbol搭建出网络，再用一个module封装 data = mx.sym.Variable...mxnet模型训练 mxnet提供了两套不同层次上的训练封装，一般使用最方便的顶层封装fit()即可 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIter...mxnet保存模型 mxnet在fit中使用mx.callback.module_checkpoint()作为fit参数epoch_end_callback可以在训练中保存模型 训练完成后可以使用module.save_checkpoint
论文的主要贡献如下： 提出新的训练策略来学习更灵活的卷积核与类别的关系，每个卷积核仅提取一个或少量类别的相关特征。...为了让网络在训练中分化类特定卷积核，论文在标准的前行推理(standard path, STD)中引入可学习的类特定控制门(Class-Specific Gate path, CSG) ，用来有选择性地阻隔不相关特征维度...The Original Problem 如上图所示，论文的目标是训练包含理想类特定卷积核的网络，网络参数为，包含两条前向推理路径： 标准路径STD预测。...为了找到准确描述类别与卷积核关系的控制门矩阵，需要在二值空间中搜索使得CSG路径有最好的分类效果，即优化问题，是one-hot编码，用来验证网络中分化的卷积核的性能，将加入到训练损失中作为正则化项，得到整体网络的优化目标...根据实验验证，这种训练方法在训练初期的分类效果会周期性波动，但最终的训练效果比正常的训练方法要好，同时卷积核也能逐渐分化成类特定卷积核。
4, Chainer fast-nueral-style 5, 还有我基于Mxnet实现的一个版本： Mxnet fast-nueral-style 正文 框架介绍 论文的提出一个网络框架来解决图像变换的问题...本文只介绍风格化的思路，其实很直接就是训练一个图像变换网络，使之能够学会把输入 的图像转换为某一个风格的图像，之所以快就是因为只要 forward 一遍就能得到想要的风格化图片。...整个框架其实分为两部分，前面的图像变换网络（Image Transform Network）就是我们要训练的， 后面和Neural Style 文章的方法差别不大，就是loss的定义不同，用训练好的VGG...简单来说就是，前面三层卷积，对图片作了两次下采样，然后接5个相同的残差模块， 然后接两层反卷积层，恢复到输入图片的大小，最后再接一层卷积层大小保持不变，就得到了 图像变换网络的输出。...残差模块的定义： ? 和之前的參差模块的最主要的区别是最后的Relu激活给去掉了。然后transform网络最后的卷积输出 的激活函数采用tanh。
众所周知，它的速度和可转换性及其在建模卷积神经网络（CNN）中的适用性。...使用Caffe的C ++库（附带Python接口）的最大好处是能够从深度网络存储库Caffe Model Zoo访问可用网络，这些网络经过预先培训并可立即使用。...MXNet的优点在于它使用户能够使用各种编程语言进行编码。这意味着您可以使用您喜欢的任何语言训练您的深度学习模型，而无需从头学习新东西。...Keras Keras神经网络库（具有Python的支持接口）以简约而着称，支持能够在TensorFlow或Theano上运行的卷积网络和循环网络。...DL4J使用MapReduce训练网络，同时依赖于其他库来执行大型矩阵操作。
4, Chainer fast-nueral-style 5, 还有我基于Mxnet实现的一个版本： Mxnet fast-nueral-style 正文 框架介绍 论文的提出一个网络框架来解决图像变换的问题...本文只介绍风格化的思路，其实很直接就是训练一个图像变换网络，使之能够学会把 输入的图像转换为某一个风格的图像，之所以快就是因为只要 forward 一遍就能得到想要的风格化 图片。...Style 文章的方法差别不大，就是loss的定义不同，用训练好的VGG网络来提 取风格图片和内容图片的高级特征，然后计算梯度，更新前面图像变换网络的权值，LOSS 网络的 权值保持不变。...训练好了以后，后面的那部分就可以不用了。其实后面的部分可以更换不同的网络， 比如ResNet。...， 然后接两层反卷积层，恢复到输入图片的大小，最后再接一层卷积层大小保持不变，就得到了 图像变换网络的输出。
每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...结构在Keras中执行得更好 在Keras应用程序上不能复现Keras Applications上的已发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许你根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基线。 那么，当你利用这些预先训练好的模型时，需要注意什么呢?...首先，你需要检查你的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。你还需要知道特征是从何处(网络的底部、中部或顶部)迁移的，因为任务相似性会影响模型性能。
深度学习一个比较好的原则是使用专家学习得到的预训练网络模型，这里面包括几个概念，特征提取、微调模型、卷积基、卷积块等内容。...预训练网络（pretrained network）是一个保存好的网络，之前已在大型数据集（通常是大规模图 像分类任务）上训练好。...如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征 的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机 视觉问题，即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同。...VGG16架构，它是一种简单而又广泛使用的卷积神经网络架构。 使用预训练网络有两种方法：特征提取（feature extraction）和微调模型（fine-tuning）。...对于卷积神经网 络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，在上面运行新数据，然后在输出上面 训练一个新的分类器.
机器学习在很多领域突破了传统机器学习的瓶颈，将人工智能推向了一个新的高潮。 深度学习目标：如何方便的表述神经网络，以及如何快速训练得到模型。 ?...2017年1月30日，MXNet进入Apache基金会，成为Apache的孵化器项目。 MXNet支持深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），包括长短期记忆网络（LTSM）。...此外，MXNet与Apache Hadoop YARN（一种通用的，分布式的应用程序管理框架）集成，使MXNet成为TensorFlow的竞争对手。...4）TensorBoard是一个非常好用的网络结构可视化工具，对于分析训练网络非常有用。 5）编译过程比Theano快，它简单地把符号张量操作映射到已经编译好的函数调用。...CNTK与TensorFlow和Theano的组成相似，其网络被指定为向量运算的符号图，如矩阵的加法/乘法或卷积。此外，像TensorFlow和Theano一样，CNTK允许构建网络层的细粒度。
实际上从后来大多数Github上的例子中可以看出，大家使用的基本都是通过Symbol进行神经网络图模型的构建。...但事实上，MXNet不仅仅是一个深度学习神经网络工具箱，它本身设计的初衷是一个科学计算库，可以大批量通过显卡进行数学计算，同时又加入了自动求导（话说这不就成了反向传播BP了么？）...后来我在想，那NDArray中的其他工具是不是也不完全只有神经网络才能用，莫非也可以直接拿来做前向计算？我准备用卷积Convolution运算进行开刀。...大家不妨把脑洞打开的再大些：如果我从训练好的模型中，抽取出这些权重，是不是就可以自己写一个inference了？那么我就可以各种权重可视化了？中间层可视化？莫非我还可以根据权重大小来做卷积核的裁剪？...如果我想在网络中输入的训练数据是边缘轮廓数据，莫非也可以中mx.nd来做预处理？以前老师让我们做的边缘提取什么分析的是不是也可以这么直接做了？
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。...在本篇文章中，我们对使 MXNet 在 AWS 云中成为开发者友好型框架的一些特征进行了展示。...对于更喜欢符号式表现形式的开发者，我们也提供了一张速查表，以在 MXNet 下用 Python 对神经网络进行编码。这张速查表使上手 MXNet 的过程变得简化。...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。...神经网络可视化 为了使你能够对神经网络架构进行可视化，MXNet 可与 Graphviz（http://www.graphviz.org/）进行集成。
选自Github 机器之心编译 编辑：吴攀 上个月，微软代季峰等研究者发布的一篇论文提出了一种可变形卷积网络，该研究「引入了两种新的模块来提高卷积神经网络（CNN）对变换的建模能力，即可变形卷积（deformable...本代码是在官方的 MXNet@(commit 62ecb60) 测试的：https://github.com/dmlc/mxnet/tree/62ecb60，并使用了额外的用于可变形卷积网络的算子。...使用 DeepLab 的可变形卷积网络将在不久之后发布。...本代码库使用了来自 MXNet rcnn example 和 mx-rfcn 的代码 介绍 可变形卷积网络最早在这篇 arXiv 技术报告中描述：https://arxiv.org/abs/1703.06211...引用可变形卷积网络 如果你要在你的研究中使用可变形卷积网络，请考虑引用： @article{dai17dcn, Author = {Jifeng Dai, Haozhi Qi, Yuwen Xiong
也就是说，我们需要先定义图形，然后运行计算，如果我们需要对架构进行更改，则需要重新训练模型。选择这样的方法是为了提高效率，但是许多现代神经网络工具已经能够在学习过程中改进，并且不会显著降低学习速度。...caffeR为Caffe提供了一系列封装功能，允许用户在R语言上运行Caffe，包括数据预处理和网络设置，以及监控和评估训练过程。...CNTK允许用户非常轻松地实现和组合流行的模型，包括前馈神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN、LSTM）。...MXNet的核心是一个动态依赖调度程序，可以动态地自动并行化符号和命令操作。其图形优化层使符号执行更快，内存效率更高。 MXNet的基本特性如下。 灵活的编程模型：支持命令式和符号式编程模型。...ONNX简化了在人工智能不同工作方式之间传递模型的过程，具有各种深度学习框架的优点。 ONNX的基本特性如下。 ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行预测。
CNTK支持RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络），因此他有能力胜任图像、手写字和语音识别问题。...CNTK与TensorFlow和Theano有着类似的设计理念——把网络定义成向量操作的语义图，向量操作例如矩阵加法、矩阵乘法以及卷积。...MXNet的一个独特之处是它是少有的几个支持对抗生成网络（GAN）的框架之一。...DL4J是唯一使用Map-Reduce训练网络而使用其他类库进行大规模矩阵操作的框架。 DL4J拥有内建的GPU支持，这一重要特性能够支持YARN上的训练过程。...开源与专利软件之争 随着深度学习逐渐成熟，可以预知到我们将见证TensorFlow，Caffe2和MXNet的竞赛。同时，软件供应商也在提供先进的AI产品使你从数据中获取更多价值。
Facebook AI 研究部门 “FAIR” 指出，深度神经网络通常训练、测试起来速度很慢。 FastText 能够在几秒钟、或是几分钟之内完成大型数据库的训练。...CNTK 支持对常用深度神经网络架构的结构性执行，比如卷积神经网络 (CNNs)，循环神经网络 (RNNs )和长短期记忆网络 (LSTMs)。...兼容性 CNTK 提供了最有表达力、最容易使用的架构。它允许你使用所有内置训练算法，或者使用你自己的。 | Amazon：MXNet ?...它支持卷积神经网络（CNN）以及 LSTMs（ long short-term memory networks）。...它有两个优点： 表达定制逻辑分析有完全的灵活性。 数据独立于输入格式和物理数据表达。
对于R语言用户来说，深度学习还没有生产级的解决方案(除了MXNET)。这篇文章介绍了R语言的Keras接口，以及如何使用它来执行图像分类。...用于构建深度学习工作的高级方法包括： 增加的数据 使用预先训练的网络的瓶颈特征 对预先训练的网络顶层进行微调 保存模型的权重 Keras的代码片段 Keras的R语言接口确实可以很容易地在R语言中构建深度学习模型...color_mode= "rgb", class_mode= "binary", batch_size= batch_size, shuffle= TRUE, seed= 123) 定义一个简单的卷积神经网络...zoom_range=0.2, horizontal_flip=TRUE) 加载预先训练的网络...接口使R语言用户更容易构建和细化深度学习模型。
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