mxnet

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私はpythonでhere トレーニングデータとラベルデータを以下に示し作成するコードMXNet用手書き数字認識を理解しようとしていますで決定された方法： def read_data(label_url, image_url): with gzip.open(download_data(label_url)) as flbl: magic, num = struct.unpa

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MXnetの奇妙なエラー

これは私の最初のANNですので、ここで間違ったことがたくさんあるかもしれないと思います。 Error in `dimnames<-.data.frame`(`*tmp*`, value = list(n)) : invalid 'dimnames' given for data frame は私のコード： require(mxnet) train <- iris[1:130,] tes

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MxNetを使用してAlexnetを実行中

MxNet Frameworkを使用して、/ mxnet/example/image-classification/symbolsディレクトリのalexnetコードを再生しようとしています。私はAIの専門家ではない。 GPUを使って実行する方法を説明することができますか？私はシングルGPUのために次のことを試してみました：パイソンalexnet.py --network resnetの--num

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softMax出力をMXNetのラベルにマップする方法

ディープ学習では、予測は1つのホットベクトルを使用してエンコードされることがよくあります。私は動物の画像を猫、犬、馬などとして分類する単純なニューラルネットワークを作成するためにMXNetを使用しています。私がMXNetのPredictメソッドを呼び出すと、softmax出力が返されます。ここで、最大確率に対応するsoftmax出力のエントリのインデックスがCatsかDogsかHorsesかどうか

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分散Mxnetトレーニングの許可が拒否されました

私は深い学習のためのライブラリであるMXNetに取り組んでいます。実装されている構造は、単一マシンと分散CPUマシンの両方にあります。私はMXNet公式サイトのtutorialに続きました。シングルマシンでの実装は何の問題もなく実行されており、結果が得られました。次に、複数のCPUマシンを使って分散型のトレーニングを試みました。 AWS、amazon仮想マシンでアカウントを作成し、t2.mic

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CentOS 6.6でmxnetのインストールエラーが発生しました

私はCentOS 6.6をGPUサーバーで使用しています。 hereの指示に従ってmxnetをインストールしました。私はインストールをテストしようとするまですべてがうまくいっています。私は、次のコマンドを実行します。私は私のインストールと間違って何見当がつかない [16:38:16] /home/mypath/software/try_mxnet/mxnet/dmlc-core/include/d

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はMXNetクイックインストール

http://mxnet.io/get_started/ubuntu_setup.htmlでのインストール手順は、適切なディレクトリにCDの後.SHファイルを実行するために言うが、それは次のようなエラーがスローされます。 [email protected]:~/mxnet/setup-utils$ bash install-mxnet-ubuntu-r.sh MXNet root folder:

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mod.predictは予想より多くの列を返します

私は4つの特徴を持つIRISデータセットでMXNetを使用しています。花は 'setosa'、 'versicolor'、 'virginica'のように分類されます。私のトレーニングデータは89行あります。私のラベルデータは89列の行ベクトルです。私はmx.io.NDArrayIterが文字列値でnumpy ndarrayを受け入れないように、花の名前を数字-0,1,2に符号化しました。それから

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mxnet：訓練されたRNNモデルを使用して予測を行う方法

mxnetのRNNモデルをテストしています。チュートリアルhereは機能せず、多くの機能が推奨されなくなりました。 RNNの最新のチュートリアルが見つかりませんでした。まだmxnetプロジェクトにいくつかの例があります。しかし、RNNの場合、examplesはトレーニングセットを使用してモデルをトレーニングする方法のみを示します。彼らは、訓練されたモデルを使用してさらに予測を行う方法を示していま

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はmxnet 0.94でRについては予測できません

従来のバックプロップネットワークではnnetとneuralnetを使用して値を予測できましたが、MXNETとRで多くの理由で同じことをしていました。これはファイル（、列が正規化されたヘッダを持つシンプルなCSVていた）され https://files.fm/u/cfhf3zka そして、これは私が使用するコードです： filedata <- read.csv("example.csv") r