mxnet

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MXNet（Rパッケージ）経由のLSTMの例はどこにありますか？基本的なタスクは、x [1 ... t]シーケンスによるx [t + 1]値の予測です。

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最近誰かがアンドロイドのMxnet合併を試みましたか？私は下の問題で立ち往生しています。などJNIパスを設定しようとしたが、無駄に python ./amalgamation.py mxnet_predict0.d mxnet_predict0.cc mxnet_predict-all.cc 0 Not processed: mxnet_predict0.o: g++ -std=c++11 -

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マルチタスク学習ネットワーク構造設計

私はCNNを使ってテキスト分類をしようとしています。私はanimalにグループにそれらを、sports、これらのクラスは何とかあまりにもきめ細かな良い精度を持っているとして... dog、cat、bird、football、basketball、プラストレーニングデータの比較的少量：ここに私のラベルの一部です。次に、私は単純なマルチタスク学習構造をのように設計しますが、最終的なパフォーマンスは改

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.csvトレーニングデータをmxnetの畳み込みニューラルネットワークにどのように送ることができますか？

私は最近、Windows 10とPython 3.5でGPUをサポートするmxnet（pythonパッケージ）をインストールしました。私はいくつかの例を実行し、彼らは正常に動作するようです。私はすでにRxでMxnetを使用していましたが、スタイルマシンの学習パッケージを学習するのは慣れていましたが、MxnetなどのPythonディープ学習パッケージでは初めてでした。私は.csvトレーニングデータ

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インセプション - mxnetモデル

画像分類が初めてです。私はpythonでmxnetを使ってkaggleの問題を解決しようとしています。私はその問題の解決策の1つであるスクリプトコードを実行しようとしていました。コードのようなものだった：私はのような "接頭辞" でさえ、変更パスを持っている MXNetError: [15:23:58] src/io/local_filesys.cc:149: Check failed: all

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OpenCV画像の形状変更（numpy）寸法

cv2を介して読み込まれたnumpy配列の画像を、その畳み込みレイヤの深い学習ライブラリmxnetの正しいフォーマットに変換する必要があります。現在の画像の形状は、（256,256,3）または（高さ、幅、チャンネル）です。これは実際には（3,256,256）または（チャンネル、高さ、幅）である必要があります。残念ながら、numpy/python opencvの知識は、配列を正しく操作する方法

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Mxnetで事前訓練されたモデルのレイヤーを変更する方法

私は訓練を受けたMxnetモデルを持っています。最後の2つのレイヤーを変更し、テストのために新しい2つのレイヤーを追加する必要があります。基本的には、画像の確率マップを作成する必要があります。どうすればいいですか？

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Feed Mxnet Tensorflowに送信

私はMxnetを記録しました。Im2recです。私はこれをに送りたいと思います。Tensorflow。出来ますか？それはどうやってやるの？何か案が？

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間違ったコンテキストをバインドするときにmxnetでエラーが発生しない

私のmxnetプログラムがどのCPUまたはgpuで動作しているのか正確に確認したいので、print self._ctxをソースコードexecutor.pyに追加します。その後、gup（10）でエグゼキュータをバインドしますが、私のコンピュータにはgpuが1つしかないので、エラーはスローされませんでした。誰かがこれを説明できますか？