首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

无法在mxnet 0.94中预测R

在mxnet 0.94版本中无法预测R。mxnet是一个开源的深度学习框架,用于训练和部署深度神经网络模型。然而,在mxnet 0.94版本中,并没有直接支持预测R语言的功能。

R语言是一种用于统计分析和图形化表示的编程语言,常用于数据科学和机器学习领域。如果你想在mxnet中使用R语言进行预测,你可以考虑以下两种方法:

  1. 使用R语言的mxnet接口:mxnet提供了一个R语言的接口,可以在R语言中使用mxnet的功能。你可以使用这个接口来加载训练好的模型,并进行预测操作。具体的使用方法可以参考mxnet官方文档中关于R语言接口的部分。
  2. 使用其他支持R语言的深度学习框架:除了mxnet,还有其他一些深度学习框架如TensorFlow、Keras等也支持R语言。你可以考虑使用这些框架来进行预测操作。这些框架都有相应的R语言接口和文档,可以帮助你进行模型加载和预测操作。

总结起来,在mxnet 0.94版本中无法直接预测R语言,但你可以使用mxnet的R语言接口或者其他支持R语言的深度学习框架来实现预测功能。具体的实现方法和使用步骤可以参考相关文档和教程。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • R语言中的Nelson-Siegel模型汇率预测的应用

    p=11680 ---- 这篇文章的目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型的步骤。...R或RStudio LIBOR / OIS利率和相应的到期日(通过彭博社或其他数据提供商) 一点理论… 开始执行模型之前,让我们回顾一下基础知识。...目标函数(eval_f)是步骤2中编程的目标函数。 上限和下限(ub和lb)定义如下:  步骤5:调整模型 此时获得完美契合的机会非常渺茫。必须重复步骤3和4调整模型。...我们也将要执行的最后一个网格搜索 第二轮优化得到的数值。...技巧 –模型中尝试不同的初始参数时,针对LIBOR / OIS Bloomberg数据点绘制通过求解参数获得的最终收益曲线,以了解其拟合程度。没有完美的方法可以完成–这是一个反复试验的过程。

    1.2K10

    ProphetR语言中进行时间序列数据预测

    您将学习如何使用Prophet(R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单。 数据准备与探索 Prophet最拟合每日数据以及至少一年的历史数据。...然后,R 中,我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中: df <- datasets[["Daily Orders"]] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值,可以运行以下语句:...plot(m, forecast) 我们的示例中,我们的预测如下所示: ? 如果要可视化各个预测成分,则可以使用plot_components: ? ?...---- 最受欢迎的见解 1.python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列(arima,指数平滑...)分析 4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测 5.r语言copulas和金融时间序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动 7.r语言时间序列tar阈值自回归模型

    1.6K20

    R语言中的Nelson-Siegel模型汇率预测的应用|附代码数据

    p=11680 这篇文章的目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型的步骤。您可能已经知道,估计利率期限结构是任何资产定价的关键,因此对投资者和政策制定者起着重要的作用。...R或RStudio LIBOR / OIS利率和相应的到期日(通过彭博社或其他数据提供商) 一点理论… 开始执行模型之前,让我们回顾一下基础知识。...点击标题查阅往期内容 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 01 02 03 04  步骤3:网格搜索 我们定义为我们的参数范围 : 我们创建一个包含所有可能的组合矩阵...我们也将要执行的最后一个网格搜索 第二轮优化得到的数值。...本文选自《R语言中的Nelson-Siegel模型汇率预测的应用》。

    40620

    机器之心实操 | 亚马逊详解如何使用MXNet树莓派上搭建实时目标识别系统

    实际上,深度神经网络模型经过训练后,它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中,并且没有网络连接的情况下运行。...__version__ 本地执行预测 如果需要对树莓派相机所捕捉到的图像执行预测,我们需要从 MXNet Model Zoo 中抽取预训练深度神经网络模型。...源代码请见原文 现在可以树莓派的根目录中键入以下命令运行该文件: python iot_service.py -e my-device-endpoint.amazonaws.com -r root-CA.crt...下一步 通过树莓派上运行 MXNet 以执行预测,还有利用 AWS IoT 连接它到 AWS Cloud,我们已经构建了一个近乎最好的计算机视觉系统。...然后我们又跟着这篇技术博客重新安装,不出意料的是,还是无法 mxnet 文件夹下执行 make,总是报错。

    1.8K90

    mxnet:结合R与GPU加速深度学习

    然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够GPU上训练深度学习模型的程序包。 ?...最近DMLC开源了一个深度学习工具mxnet,这个工具含有R,python,julia等语言的接口。本文以R接口为主,向大家介绍这个工具的性能与使用方法。...一、五分钟入门指南 在这一节里,我们一个样例数据上介绍mxnet的基本使用方法。目前mxnet还没有登录CRAN的计划,所以安装方法要稍微复杂一些。...同时,我们搭建了一个Shiny应用,只需要不超过150行R代码就能够自己浏览器中进行图像中的物体识别。...MXNet on github MXNet完整文档 mxnet R包入门文档 结合Shiny+MXNet搭建在线识图服务 深度学习入门 DMLC主页

    2.1K30

    最新Github上各DL框架Star数量大PK | 附各框架性能对比分析

    TensorFlow编程接口包括Python和C++,Java,Go,R和Haskell语言的接口也alpha版中支持。另外,TensorFlow还支持谷歌和亚马逊的云环境。...TensorFlow的缺点有: 每个计算流必须构建成图,没有符号循环,这样使得一些计算变得困难; 没有三维卷积,因此无法做视频识别; 即便已经比原有版本(0.5)快了58倍,但执行性能仍然不及它的竞争者...Caffe设计上的倾向使得它特别适合视觉相关的问题,Caffe2沿袭了它对视觉问题的强大支持,同时还加入了RNN和LSTM以更好地支持自然语言处理,手写字识别和时间序列预测。...MXNet可以混合多种语言的模型和代码,包括Python, C++, R, Scala, Julia, Matlab, JavaScript。...2017年1月30号,MXNet被纳为Apache基金会孵化项目。 MXNet支持CNN、RNN、LSTM, 提供对图像,手写字,语音识别,预测和自然语言问题的强大支持。

    56530

    关于Windows Terminal无法Win+X菜单和Win+R中通过wt.exe打开的问题

    解决方案 # 原因分析 前置条件 1:之前偷懒用 Microsoft Store 安装 python 时,遇到了奇怪的权限问题(通过微软商店安装的 app 文件夹会有特殊权限限制,实测可以删除文件,但无法新建.../ 重命名文件),测试的时候不小心修改了 Program Files\WindowsApps 文件夹的权限面板 前置条件 2:通过 Win+X 菜单和 Win+R 运行 wt.exe 都无法运行...为什么软链接的 wt.exe 就能正常运行,而实际的 wt.exe 却无法运行,明明本质上都是同一个文件?...调用逻辑 重置 WindowsApps 权限 这两个方案国内论坛上都基本找不到相关资料,好在 Github 和 StackOverflow 上有遇到同样问题的老哥 关于方案 1:需要修改注册表中的值...-s icacls "C:\Program Files\WindowsApps" /reset /t /c /q ),不过请注意:这个 reset 命令似乎需要先前有过备份,不然特殊权限很难恢复,实测我的电脑上无效

    4.2K52

    MxNet+R︱用R语言实现深度学习(单CPUAPI接口,一)

    一、MxNetR的API接口 MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着不同的使用功能。...这个接口其不想pycaffe一样,调用本地的caffe,而是一个远端MxNet社团维护的一个版本,不能算是正式的MxNet install.packages("drat", repos="https:...:http://mxnet.io/get_started/setup.html 二、官方案例一:多层感知器MLP 参考博文:mxnet:结合R与GPU加速深度学习 案例数据:mlbench包自带数据集...使用package:mxnet(之前博主在想,要用mxnet是否需要下载MxNet,但是这个API还是很给力的...) 1、准备数据 require(mlbench) require(mxnet)...mx.model.FeedForward.create,前馈模型一致: num.round,迭代次数,默认10 array.batch.size,默认128,输入数组个数 eval.metric:评估函数 3、模型预测

    1.1K20

    业界 | 一文概览2017年Facebook AI Research的计算机视觉研究进展

    一般的数据集无法捕捉所有这些属性,因此人们使用图像金字塔(图像的多种分辨率降级),以方便 CNN 处理。但是这样很慢。因此人们使用单个尺度预测,一些人可能从中间层获取预测结果,它是特征空间中进行的。...- https://github.com/unsky/RetinaNet Mask R-CNN Mask R-CNN [3] 几乎是同一个团队开发的,发表 ICCV 2017 上,该模型用于实例分割...以下解释基于你对 Faster RCNN 已经有了基础了解: Mask R-CNN 与 FasterRCNN 类似,两阶段,第一阶段是 RPN。 添加一个并行分支用于预测分割掩码——FCN。...因为每个类别中包含的目标数量太少了,从而 DNN 无法在这个数据集上取得足够好的性能,即使这些数据集实际应用上更加丰富、有用。...由于 VG 数据集没有分割标注,从而无法给出在该数据集上的分割准确率。因此他们可验证的数据集上展示结果。PASCAL-VOC 数据集有 20 个类别,全部包含于 COCO 数据集。

    64890

    资源 | 微软发布可变形卷积网络代码:可用于多种复杂视觉任务

    本代码是官方的 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。...被转换后模型的准确度略低一点( ImageNet 验证集上的 Top-1 Error:24.0% v.s. 23.6%)。 目前其仅包含使用 R-FCN 的可变形卷积网络。...请按照 MXNet 的官方指南安装 MXNet。对于高阶用户,你可以将你的 Python 包放到 ./external/mxnet/$(YOUR_MXNET_PACKAGE),并修改 ..../rfcn/demo.py 其默认运行可变形 R-FCN(Deformable R-FCN),并会给出一些预测结果,要运行 R-FCN,请使用: python ....目前已经提供了 4 个配置文件,即用于 COCO/VOC 的 R-FCN 和用于 COCO/VOC 的 Deformable R-FCN。

    96160

    业界 | 一文概览2017年Facebook AI Research的计算机视觉研究进展

    一般的数据集无法捕捉所有这些属性,因此人们使用图像金字塔(图像的多种分辨率降级),以方便 CNN 处理。但是这样很慢。因此人们使用单个尺度预测,一些人可能从中间层获取预测结果,它是特征空间中进行的。...- https://github.com/unsky/RetinaNet Mask R-CNN Mask R-CNN [3] 几乎是同一个团队开发的,发表 ICCV 2017 上,该模型用于实例分割...以下解释基于你对 Faster RCNN 已经有了基础了解: Mask R-CNN 与 FasterRCNN 类似,两阶段,第一阶段是 RPN。 添加一个并行分支用于预测分割掩码——FCN。...因为每个类别中包含的目标数量太少了,从而 DNN 无法在这个数据集上取得足够好的性能,即使这些数据集实际应用上更加丰富、有用。...由于 VG 数据集没有分割标注,从而无法给出在该数据集上的分割准确率。因此他们可验证的数据集上展示结果。PASCAL-VOC 数据集有 20 个类别,全部包含于 COCO 数据集。

    76550

    亚马逊开源神经机器翻译框架Sockeye:基于Apache MXNet的NMT平台

    作为 MXNet 的支持者,亚马逊也开源了自己的 NMT 框架 Sockeye。本文中,亚马逊宣称这个基于 MXNet 的工具可以用于构建目前业内表现最佳的神经机器翻译模型。...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。 自然语言处理 (NLP) 中,很多任务是关于序列预测问题。...例如,机器翻译 (MT) 中,任务是在给定输入单词序列的情况下预测已翻译单词的序列。执行这种任务的模型常被称为序列到序列模型。近来,深度神经网络(DNN)显著提升了这些模型的性能。...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;它同样可以多块GPU上并行训练模型。....txt> pip install sockeye --no-deps -r requirements.gpu-cu80.txt > rm requirements.gpu-cu80.txt CUDA

    1.4K80

    资源 | 从VGG到ResNet,你想要的MXNet预训练模型轻松学

    每个模型特定图像上的表现略有不同,训练多个模型旨在找出更适合特定任务的模型。 在这篇博文中,你将会了解如何使用 Apache MXNet 预训练出的多个模型。为什么要尝试多个模型呢?...MXNet 将此称为检查点。每个训练 epoch 之后保存权重是个好习惯。一旦训练完成,我们可以查看训练日志,然后选择最佳 epoch 的权重,最优 epoch 即具有最高验证准确度的 epoch。...预测时会使用这些类别描述。...def loadCategories(): synsetfile = open('synset.txt', 'r') synsets = [] for l...GPU 版本和 CPU 版本的性能差异非常明显, 15 倍到 20 倍之间。如果我们同时预测多个图像,由于 GPU 架构的大规模并行性,二者差距会更大。 现在是时候用你自己的图像试试了。

    1.2K40

    了解机器学习深度学习常用的框架、工具

    同时,它提供了多种编程语言的接口,如 Python、R、Scala 和 C++ 等,使得不同背景的开发者都能使用该框架。...但 MXNet 的发展并非一路高歌猛进,最近几年 MXNet 逐渐走向没落。...实验效果有差距:部分模型 MXNet 上可能无法达到 state-of-the-art 的效果。 MXNet 已被移至 Apache Attic,原因是这个项目不活跃。...它通过将这些模型转换为高效的 C 代码来实现快速预测,特别是低延迟或资源受限的环境中。...Treelite 的优点和不足 优点: 提高预测速度: 通过将模型转换为优化过的 C 代码,Treelite 能够显著提高预测速度,尤其是资源受限或要求低延迟的场景中。

    1.2K01

    从FPN到Mask R-CNN,一文告诉你Facebook的计算机视觉有多强

    但是,这种方法最大弊端是网络处理的速度很慢,因此我们更喜欢使用单个图像尺度进行预测,也就导致大量图像特征的流失,如一部分研究者可能从特征空间的中间层获取预测结果。...版本:https://github.com/unsky/RetinaNet ▌Mask R-CNN 正如上面所述,Mask R-CNN [3]也几乎是同一个团队开发的,并发表 ICCV 2017 上,...此外,Mask R-CNN 并未假设大量先验知识,因此论文中也没有需要论证的内容。如果你有兴趣,可以仔细查看这篇论文,你可能会发现一些有趣的细节。...Mask R-CNN 添加一个并行分割分支,用于预测分割的掩码,称之为 FCN。...分割掩码和边界框掩码之间添加了一个权重迁移函数。 当使用一个无掩码的输入时,将 函数预测的权重与掩码特征相乘。当传递一个有掩码的输入时,则使用一个简单的 MLP 而不使用该函数。

    1.3K30

    人脸图像识别实例:使用Keras-MXNetMXNet模型服务器上部署“笑脸检测器”

    这种新的导出模型功能允许你使用各种工具(这些工具属于MXNet生态系统的一部分)。 本文中,我们将在MXNet模型服务器上演示Keras-MXNet模型的用法。...评估脚本使用用Keras-MXNet保存的模型,并加载它以用于预测。 第2部分 – 使用MXNet模型服务器进行推理 接下来,让我们看看如何使用MXNet模型服务器(MMS)来提供此模型。...按照MMS快速入门指南,我们我们的机器上设置MXNet模型服务器。...输出数据形状0和1之间变化,因为模型仅预测笑脸和非笑脸2个类。 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。

    3.4K20

    实战一·使用MXNet拟合曲线(对比MXNet,PyTorch与TensorFlow实现的区别)

    [MXNet逐梦之旅]实战一·使用MXNet拟合曲线(对比MXNet,PyTorch与TensorFlow实现的区别) 之前的博文中我们用TensorFlow与PyTorch进行了拟合曲线,到达了不错的效果...我们现在使用MXNet进行相同的曲线拟合,进而来比较一下TensorFlow与PyTorch的异同。 搭建神经网络进行训练的步骤基本相同,我们现在开始用MXNet来实现。...问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围(0,3) 问题分析 直线拟合博客中,我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线,现在我们进一步进行曲线的拟合...简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求,需要利用更多的神经元来解决问题了。...搭建网络 from mxnet.gluon import loss,nn,data from mxnet import autograd, nd, gluon,init import numpy as

    87930
    领券