mxnet

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行列と行列演算を明示的に使ってMXNetでモデルを構築する方法は？

FullyConnectedのようなビルド前の高水準関数を使用してモデルを作成できます。たとえば、このようにして X = mx.sym.Variable('data') P = mx.sym.FullyConnected(data = X, name = 'fc1', num_hidden = 2) 私はシンボリック変数Xに依存しているシンボリック変数Pを取得します。言い換えれば、モデルを定

mxnet 2017-12-06

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バウンディングボックスとラベルを画像と共にRecordIOにパックすることは可能ですか？

私はオブジェクト検出モデル（特に画像内のあるタイプのオブジェクトの複数のインスタンス）をトレーニングするためにMXNet/Gluonを使用しようとしていますが、im2recツールはバウンディングボックス情報を.recファイルに追加するようには見えません。 mxnet.recordio.pack_img()は、画像とラベルを一緒に梱包する作業を行っているようですが、ピクセルスペースにバウンディングボ

computer-vision object-detection mxnet 2017-12-11

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mxnetモデル動物園を使用するライセンス要件はありますか？

だと思います に掲載されているモデルhttps://mxnet.incubator.apache.org/model_zoo/ は、微調整の基礎として自由に使用できます。私は正しい？ は、これらのモデル（VGG16、ResidualNet152、など）を使用して、任意のライセンスの問題や条件が

model zoo mxnet 2017-12-11

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mxnet.gluon.nn.Denseオブジェクトの重み行列に形状がないのはなぜですか？

私はこの良いMXNet Tutorialに従うことを試みる。私はのように重み行列（同様の形状を見てみることを試みるその後 from mxnet import gluon net = gluon.nn.Dense(1, in_units=2) ：私は非常に簡単なニューラルネットワーク（2つの入力単位、無隠れユニットと1つの出力ユニット）がこれをやって作成します）チュートリアルで説明されていま

mxnet 2017-12-11

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mxnetのBucketingModuleの特定のレイヤー間のウェイト共有を回避するには？

私は複数の小さなモデル/ボットを一緒にトレーニングするためにBucketingModuleを使用しています。ここで、バケットキーはbot_idです。しかし、各ボットには、ターゲットラベル/クラスの別々のセットがあります（したがって、各ボットのsoftmaxレイヤのサイズが異なります）。 このようなモデルをmxnetでトレーニングする方法はありますか？すべてのボットの中で1つではなく、すべてのレイヤ

mxnet softmax 2017-12-12

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mxnetで対照的な損失関数を実装する

kinectから取得した深さ画像を使用してsiamese netを訓練したいと思います。このネットワークを訓練するために対照的な喪失関数を使用したいと思いますが、mxnetでは対照的な損失関数は見つけられません。次のとおりです。 def LossFunc(distance, label, margin): distance = distance.reshape(label.shape) di

mxnet loss-function 2017-12-13

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MxNetニューラルネットは学習しません

MxNetでMLPを学習するのに問題があります。それはかなり一定の値を出力する傾向があり、ときどき異なる何かを出力するだけです。私はPima Indiansのデータセットを使用してバイナリ分類を行っていますが、私が何をしていても（正規化、スケーリング、活性化、目的関数、ニューロン数、バッチサイズ、エポック数の変化） Kerasの同じMLPが正常に動作します。 ここMxNetのコードは次のとおりです

python deep-learning mxnet 2017-12-15

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Jupiter NotebookにMXNet NDArrayをイメージとして表示するには？

イメージデータが入っているMXNet NDArrayがあります。 Jupiter Notebookで画像としてNDArrayをレンダリングするにはどうすればよいですか？ここで type(data) mxnet.ndarray.ndarray.NDArray data.shape (3, 759, 1012)

mxnet 2017-12-17

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mxnet graphlabでテストrmseを予測する方法は？ model.evaluate（dataiterは）私は私のデータセット内のパラメータを予測するために、数行のコードを書かれている

import graphlab as gl from graphlab import mxnet as mx # Define the network symbol, equivalent to linear regression net = mx.symbol.Variable('data') net = mx.symbol.FullyConnected(data=net, name=

python deep-learning ipython jupyter-notebook mxnet 2017-12-24

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