mxnet

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私が知っているように、mxnetには、コマンドで-gpuを指定するとmultiplegpuのコンセプトがあります.gpuを指定しないと、cpu上で実行されます。複数のCPUを指定することは可能ですか？

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は私がジュリアにmxnet.jlとmxnetメインドキュメントから次の例を複製しようとしている： A = Variable('A') B = Variable('B') C = B * A D = C + Constant(1) # get gradient node. gA, gB = D.grad(wrt=[A, B]) # compiles the gradient functi

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畳み込みニューラルネットワークでのMXNetフレームワークでの円滑なカーネルの作成方法

私のデータセットはMNISTであり、MLライブラリはMXNet 私はMLを練習するためにCNNアルゴリズムを使用しました。次に、参考チュートリアルpage 6 and 7が見つかりました。私は、デフォルトのカーネルは、マトリックス（MXNetでカーネル）内のすべての '1' のインスタンスであると思います。上記のような滑らかなカーネルを作る方法。他の人が述べたようにこれはR. mx.symbo

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ディープニューラルネットによる検証の精度を上げるには？

私は、13000のトレーニング画像と3000のバリデーション画像で11クラスの画像分類器を構築しようとしています。私はmxnetを使って訓練されている深いニューラルネットワークを使用しています。トレーニングの精度は向上しており、80％を超えていますが、検証の精度は54〜57％の範囲で増加していません。ここで問題になるのは何ですか？私はイメージの数を増やすべきですか？

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テンソルフローを最大化するマルチGPUパフォーマンス

4 GPU設定でテンソルフローからピーク性能を引き出す方法についてアドバイスをいただけるかどうか疑問に思っていました。テストとして、私は、32x32入力で小さなフィルタバンク（16-128の範囲にある18のishレイヤ残留ネットワーク、バッチサイズ512、GPUあたり128）を作成しました。 1つはMXNetで、もう1つはthe inception exampleからモデル化しました。私のMX

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ios（El Capitan）にmxnetをインストールしてpython（2.7）の例を実行できません

Mxnet deeplearningフレームワークをインストールしようとしましたが、Pythonの例を実行しようとしたときに次のエラーが原因で失敗しました。ウェブで最高の治療法を見つける。 MacBook-Pro-4:mxnet chinhiroshi$ python example/image-classification/train_mnist.py 2016-03-22 11:51:59,

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コマンドラインで実行するスクリプトからPython関数を呼び出す方法

コマンドラインの代わりにスクリプトからこの関数を実行したいと思います。たとえば、関数は次のとおりです。 def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Caffe prototxt to mxnet model parameter converter.\ Note that only basic fun

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mxnet train画像分類モデル

mxnetを使用して画像分類モデルを訓練する方法や、モデルの正確さを高める方法については、ステップバイステップのガイドブックがないため、例えば5つのクラスがあり、これらの5つのクラスを非常によく分類できるモデルを訓練したいさらに、mxnetガイドブックが詳細を見つけることができませんでした。どうすればいいですか？githubプロジェクトはありますか？

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mxnetでpythonからC++へジャンプする方法

今、私はmxnetでソースコードを読んでいます。データを読み取るコードは train_dataiter = mx.io.MNISTIter（）です。そして、MNISTIter：public IIterator {}がsrc/ioに実装されています。どのようにPythonからC++に飛び越えることができますか？私はラップした方法を疑問に思っています。誰が説明するのを助けることができますか？