1 基本数据结构 库名称 数据结构名称 设计方式 Caffe Blob 存储的数据可以看成N维的c数组，有(n,k,h,w)四个维数，一个blob里面有两块数据空间保存前向和后向求导数据 MXNet NDArray...blob有以下三个特征[4]: l两块数据，一个是原始data，一个是求导值diff l两种内存分配方式，一种是分配在cpu上，一种是分配在gpu上，通过前缀cpu、gpu来区分 l两种访问方式，一种是不能改变数据...MXNet是符号计算和过程计算混合[5]，它设计了Symbol大类，提供了很多符号运算的接口，每个symbol定义了对数据进行怎样的处理，symbol只是定义处理的方式，这步还并未真正的执行运算。...和Tensor数据对象的流程图，跟mxnet的symbol类似，它定义好了如何进行计算（加减乘除等）、数据通过不同计算的顺序（也就是flow，数据在符号操作之间流动的感觉）。...，从而能够在运行过程中动态改变。
” 注：可在此处访问Keras-MXNet上的详细安装说明。...它们基本上定义了训练完成的MXNet模型。输入符号为/ conv2d_1_input1，形状为（4L，1,32,32）。...我们将保存的训练模型的符号和参数文件移动到keras-mms目录中，该目录用于在MXNet模型服务器上托管模型推理。 cp smileCNN_model- * ....我们将必要的synset.txt文件添加到列表标签中 – 每行一个标签，如MXNet-Model Server导出说明中所述。这个文件根据数据集的不同而不同，它包含一个模型可以预测的类的列表。...要了解更多相关信息，请访问下方链接。
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...你还可以访问 GitHub repo（https://github.com/dmlc/keras/wiki/Installation）了解如何使用 MXNet 作为 Keras 的后端。
：C++/Python/C#/.NET/Java/R GitHub源码地址： https://github.com/Microsoft/CNTK 框架名称：MXNet 主要维护方：DMLC 支持的语言...：C++/Python/R等 GitHub源码地址： https://github.com/apache/incubator-mxnet 框架名称：PaddlePaddle 主要维护方：Baidu 支持的语言...https://github.com/microsoft/CNTK-R https://microsoft.github.io/CNTK-R/ 07 MXNet MXNet框架允许混合符号和命令式编程...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模型目前在Caffe2、CNTK、MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有与其他常见框架和库的连接器。 onnx-r包提供了R与ONNX的API接口。
选自Github 机器之心编译 参与：Smith、蒋思源 MXNet 现已广泛应用于生产环境中，并且因为其运行速度而饱受赞誉。...如下图所示，我们可以看到各大主流框架的时间顺序，其中上半部分如 Chainer、Pytorch 和 MXNet 可以称为命令式（imperative）框架，下半部分可以称为符号式（symbolic）框架...我们能注意到，MXNet 同时具有命令式和符号式的特点。 ? 如下所示，MXNet 在实现残差网络和 Adam 优化算法时所采用的代码。...但是在 Gluon 中，我们可以使用命令式的执行开发模型，使用符号式的执行部署模型。因此，Gluon 将同时具备两种方法的优点，并且可以更加高效地应用在科研研究和产品中。 ?...下面，我们分别从Gluon中的卷积神经网络和并行计算详细介绍Gluon的使用过程和特点，希望能和大家共同体会Gluon的命令式开发和符号式部署的高效性。
深度学习是机器学习中的一个研究方向，它基于一种特殊的学习机制。其特点是建立一个多层学习模型，深层级将浅层级的输出作为输入，将数据层层转化，使之越来越抽象。...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）。...有些人称MXNet是世界上最好的图像分类器。 MXNet具有强大的技术，包括扩展能力，如GPU并行性和内存镜像、编程器开发速度和可移植性。...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。...除了上述列出的深度学习框架之外，还有一些框架在下面的列表中。 ? 随着深度学习框架的不断成熟，将会出现TensorFlow，Caffe 2和MXNet之间的竞争是预料之中的。
常见的攻击者技术是使用路径遍历访问预期目录之外的文件。 此规则试图查找 HTTP 请求中要访问文件操作中路径的输入。 备注 此规则无法跨程序集跟踪数据。...若要了解如何在 EditorConfig 文件中配置此限制，请参阅分析器配置。 如何解决冲突 尽可能将基于用户输入的文件路径限制在显式已知安全列表的范围内。...避免潜在的危险构造，如路径环境变量。 如果用户提交短名称，则只接受长文件名并验证长名称。 将最终用户输入限制在有效字符范围内。 拒绝超出 MAX_PATH 长度的名称。...排除特定符号 可以从分析中排除特定符号，如类型和方法。...= MyType 选项值中允许的符号名称格式（用 | 分隔）： 仅符号名称（包括具有相应名称的所有符号，不考虑包含的类型或命名空间）。
【编者按】继xgboost,cxxnet,minerva之后，DMLC在9月29日发布了新的Project: dmlc/MXNet（https://github.com/dmlc/mxnet/），MXNet...照此说法，输入配置文件的库都属于符号式的。 由于命令式程序比符号式程序更本地化，因此更容易利用语言本身的特性并将它们穿插在计算流程中。...大的层操作，如FullyConnected和BatchNormalize 小的操作，如逐元素的加法、乘法。...例如，下面这段代码把符号式程序融入到numpy（命令式的）中。...目前mxnet比cxxnet快40%，而且gpu内存使用少了一半。 目前mxnet还在快速发展中。
前者用于前馈网络，基于梯度下降学习，后者用于反馈网络，如递归神经网络。...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。...符号定义中前一个网络的等价物将是： #配置网络结构 data <- mx.symbol.Variable("data") fc1 <- mx.symbol.FullyConnected(data,
在MXNet中，NDArrays是数据结构，那么接下来需要写代码（算法）了，所谓的代码或者算法其实就是如何指导计算机来进行一步步的计算。...对于绝大多数情况下的编程，我们需要明确定义所有步骤，随后针对数据按顺序运行。...当然，MXNet会通过这些信息进行并行优化。2. Symbol模块2.1 Symbol API至此已经了解到这些东西为何叫做符号（Symbol）（显而易见嘛！）...'>A、B、C、D是我们明确声明的符号。...计算过程则使用符号式编程方式进行，借此MXNet不仅可以实现代码与数据的解耦，而且可以随着Graph的优化实现并行执行。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
，就像我们平时使用的代数符号x，y，z一样。...一个简单的类比，一个函数$f(x) = x^{2}$，符号x就是symbol，而具体x的值就是ndarray，关于symbol的是mxnet.sym....，具体可参照官方API文档 基本操作 使用mxnet.sym.Variable()传入名称可建立一个symbol 使用mxnet.viz.plot_network(symbol=)传入symbol可以绘制运算图...] 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。...类及其派生类，例如ndarray的iter：NDArrayIter 参数data=：传入一个(名称-数据)的数据dict 参数label=：传入一个(名称-标签)的标签dict 参数batch_size
它与GPU一起工作，并执行高效的符号分化。...文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/ 概要： TensorFlow是较低级别的符号计算库（如Theano）和更高级别的网络规范库（如块和Lasagne...最近，TensorFlow团队决定加入对Keras的支持，这是我们列表中的下一个深度学习库。...如果你寻找的是首屈一指的性能，那么选择MXNet，但你必须愿意处理一些MXNet的怪癖。...中的张力和动态神经网络具有强大的GPU加速。
基于 Apache MXNet 的 Sockeye 架构可为打造、训练和运行当前最优的序列到序列模型承担绝大部分工作。 在自然语言处理 (NLP) 中，很多任务是关于序列预测问题。...例如，通过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格；它同样可以在多块GPU上并行训练模型。...训练结束后，你可以在 model 文件夹中找到所有伪影（artifact），如模型参数。...确保输入的句子经过分词处理，即所有标点符号与单词之间均由空格隔开。注意如果该模型不认识某个单词时，就会输出符号。 你还可以实现注意力网络可视化。...你可以看到该模型认为单词「sprechen」对应英语中的「discuss」，尽管这两个单词在句子中的位置并不对应。你还可以看到该网络不认识部分单词，并将它们输出为符号。
编者按：本文内容来自微软美国总部机器学习科学家彭河森博士在雷锋网硬创公开课的分享。...首先要恭喜 MXNet 近日获得了亚马逊的背书，MXNet 平台本身非常优秀，具有很多优良的性质：例如多节点模型训练，目前是我知道最全面的多语言支持。...可能你最喜欢的编程语言已经确立，或者你的数据已经以一定的形式储存完毕，或者对模型的要求（如延迟等）也不一样。标准1 考量的是深度学习平台与现有资源整合的难易程度。...最近一些深度学习工具，如 Theano, 推出了自动化符号求导功能，这大大减少了开发人员的工作量。...当然，商业软件如 MatLab, Mathematica 在多年前就已具有符号计算的功能，但鉴于其商业软件的限制，符号计算并没有在机器学习应用中被大量采用。
与其他工具相比，MXnet 结合了符号语言和过程语言的编程模型，并试图最大化各自优势，利用统一的执行引擎进行自动多 GPU 并行调度优化。...MXNet 由 dmlc/cxxnet, dmlc/minerva 和 Purine2 的作者发起，融合了Minerva 的动态执行，cxxnet 的静态优化和 Purine2 的符号计算等思想，直接支持基于...支持符号计算 MXNet 支持基于静态计算流图符号计算。计算流图不仅使设计复杂网络更加简单快捷，而且基于计算流图，MXNet 可以更加高效得利用内存。...DMLC 的相关代码直接托管在 GitHub 中，并采用 Apache2.0 协议进行维护。...MXnet 真正厉害之处在于可以结合命令式编程和符号式编程两种风格。此外，MXnet 安装相对简单，社区活跃，文档虽然还不完善，好在易读易懂，代码也相对丰富，还是很容易上手的。
而借助 ONNX，开发者能实时跟踪某个神经网络是如何在框架上生成的，接着，使用这些信息创建一个符合 ONNX 标准的通用计算图。大家能更方便地在不同框架间切换，为不同任务选择最优工具。...它是一个支持符号式和命令式编程的 API，在创造深度学习模型的过程中能极大的简化进程，而不会使训练速度减慢。...目前 Gluon 已全面支持亚马逊 MXNet，接下来也将支持 CNTK，主要的亮点如下： 对于高级用户，Gluon 支持很多复杂技术，如动态图和灵活结构。...Gluon 包含完全的符号化的自动微分代码，这些代码已经被程序执行了，也包括控制流。Gluon 通过 hybridization 实现这一点：静态计算图先被计算出来，然后在随后的迭代中缓存和重用。...通过 MXNet 或 CNTK 后端，Gluon 在符号式和命令式模式下都提供自动分配。
接口采用的是符号式编程的方式。...与NDArray不同的是，Symbol采用的是符号式编程（symbolic programming），其是MXNet框架实现快速训练和节省显存的关键模块。...另外在定义每一个网络层的时候最好都能指定名称（name）参数，这样代码看起来会更加清晰。...Symbol是MXNet框架中定义网络结构层的接口，采取符号式编程的Symbol通过构建静态计算图可以大大提高模型训练的效率。...此外，Symbol中的大部分网络层接口在NDArray中都有对应的实现，因此可以通过NDArray中对应名称的网络层查看具体的计算过程。
与 TensorFlow 和 Theano 同样，CNTK 使用向量运算符的符号图（symbolic graph）网络，支持如矩阵加/乘或卷积等向量操作。...MXNet 支持深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和其包含的长短时间记忆网络（LTSM）。该框架为图像、手写文字和语音的识别和预测以及自然语言处理提供了出色的工具。...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。...Theano 开创了将符号图用于神经网络编程的趋势。Theano 的符号式 API 支持循环控制（即 scan），这使得实现 RNN 容易且高效。...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。
据微软方面表示，Gluon是一个深度学习库（接口），它是一个支持符号式和命令式编程的API，在创造深度学习模型的过程中能极大的简化进程，而不会使训练速度减慢。...，Gluon支持很多复杂技术，如动态图和灵活结构。...目前还没有同时支持符号式和命令式编程的其他工具包。 Hybridization Gluon包含完全的符号化的自动微分代码，这些代码已经被程序执行了，也包括控制流。...规定复杂模型 Gluon自带一个丰富的内嵌层库，通过重用库中预建的构件，可以大大简化规定复杂模型架构的任务。...通过MXNet或CNTK后端，Gluon在符号式和命令式模式下都提供自动分配。
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