mxnet

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    私はニューラルネットワークについて基本的な知識があります。私は、異なるカテゴリラベルに対応する0または1を格納するy行列(期待される結果)が必要であることを理解しています。一例として、桁認識の場合、識別される番号が6の場合、yベクトルは[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]である必要があります。しかし、私がMXNetの例in MXNet.jl repository on Githubを見ると、

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    Ubuntu 14.04 64bitデスクトップでアンドロイドNDKスタンドアロンツールチェーンでmxnet(v0.9.3)合併をコンパイルしていましたが、私は「-msse2」オプションを削除して、再度makefileを実行すると、それはより多くをコンパイルでき arm-linux-androideabi-g++ -std=c++11 -Wall -O3 -msse2 -Wno-unknown-p

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    畳み込みシンボルは周期的に計算されますか?つまり、埋め込まれた入力シンボルがすべての次元で定期的であると仮定していますか? より具体的には、RGBイメージを表す1x3xHxWの寸法の入力シンボルがあり、以下のようにその上で動作するコンボリューションを定義します。 conv1 = mxmet.symbol.Convolution(data = input、kernel = 3、5、5)、pad =(

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    mxnetコードをPythonから移植しようとしています。私はシンボル上の単純なバイナリ演算に関する問題に取り組んでいます。非:X - 1でクラスのMXSymbol "< 0x10b248c10> > 1 - x # this doesn't エラーの> library(mxnet) data <- mx.symbol.Variable('data') x <- mx.symbol.Ful

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    私はMXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULTを設定する方法mxnetに高速化R-CNN enter image description here を画像使用をテスト?

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    例/ image-classification/train_mnist.pyを実行すると、TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'monitor'と言われました。このファイルでは何も変更していません。そして、私はgithubから最新バージョンをダウンロードしました。 example\image-classification>pyth

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    学習率は私のネットワークの影響の鍵です。 lr = 0.05を定義すると、列車/検証精度はひどく振動しますが、lr = 0.025ではEpoch [30]までは何の効果も得られません。 私はcaffeの適応学習率を覚えています。まず、基礎lr = 0.1を選択します。練習中、lrは0.05に、次に0.025は小さくなります。 MxNetにはこの戦略がありますか。どのように使用できますか?

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    mxnetでR-CNNを使用しようとしています。私はmxnetをインストールしていました。 git pullを使用してアップグレードしたので、最新のバージョンを使用できます。次に、github repoの指示に従って追加の依存関係をインストールし、デモを実行します。私はラインを実行Afetr bash script/vgg_voc07.sh 0,1 私はエラーを取得する: はAttribute

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    mxnetを使用して分散コンピューティング環境を使用する場合、別のワークロードを設定できるかどうかを質問したいと思います。分散GPUのチュートリアルを読んでいます。 しかし、私は分散ノード(CPU)環境を使いたいと思っています。異なる作業負荷を設定したいと思います。それをしてもいいですか?はいの場合は、いくつか例を挙げることができますか? ありがとうございました!

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    pythonでmxnetをWindowsにインストールしました。 >>> import mxnet 間違いがあります。 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "d:\Anaconda2\lib\site-packages\mxnet-0.7.0- py2.7.egg\mxnet\_