mxnet

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MxnetとTensorflowはどちらも、自動判別機能を持っていると宣言しています。 Mxnetでは、新しい演算を作成するときに逆関数を定義する必要があります（損失関数のように）が、Tensorflowではそうではありません。私の知るところでは、自動判別は私が後方の部分を気にする必要はないということを意味します。ですから、mxnetには自動判別機能がありますか？

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MxNet：いくつかの繰り返しの後で精度がランダムなプレディクトロンに落ちる

0から9までの歪んだ数字の画像を分類するためにCNNをトレーニングするとき、トレーニングセットとテストセットの精度が明らかに向上しました。エポックにおいて Epoch[0] Batch [100] Train-multi-accuracy_0=0.296000 ... Epoch[0] Batch [500] Train-multi-accuracy_0=0.881900 [1]及びエポッ

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MXNetRを実行しているときにデータシェイプに関連するエラー

MXNetRでフィードフォワードニューラルネットワークを構築しようとしています。私の入力は、6380行と180列のデータフレームです。私のトレーニングとテストの出力は、それぞれ319要素の1次元ベクトルです。バッチサイズを1に設定し、出力レイヤーのニューロン数を319に設定してモデルを実行します。したがって、各バッチについて、319要素のベクトルを取得することが期待されます。予測された出力ベクト

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MXNetRでカスタマイズした操作を定義します

mxnetRを使用してネットワークを作成しており、カスタマイズされた演算子を作成したいと考えています。私はパッケージ内のmx.symbol.Custom関数を見て、その記述は私の操作を定義するためにPythonのようなフロントエンド言語を使うべきだと言っています。ここでサンプルコードを見つけました：https://github.com/dmlc/mxnet/issues/4205ここで、プログラ

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ディープラーニング "mxnet"では、コア（CPU）の数を制限します

"ctx = mx.cpu（）"コマンドは、使用可能なすべてのCPUを使用しています。特定の番号のみを使用するように制限する方法 - 8コアのうち6つを指定する

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Mxnet lro_labelsのバインドエラーとイメージ回帰のデータ

私はresnet50を微調整することによってイメージ回帰（4つのラベル）を行うためにmxnetを使用します。 IはシンボルにLinearRegressionOutputとSoftmaxOutputを変更私が代わりにトレーニングACCの（）メトリック= mx.metric.MSEを用い数に画像ラベルを変更しました。シンボルは最後のレイヤーに似ています。 { "op": "FullyConne

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Tensorflowでは条件付き計算が可能ですか？

私はMxNetを使用して条件付きコンピューティングフレームワークに取り組んでいます。 minibatchにN個のサンプルがあると仮定します。私は擬似コードを使用して、私の計算グラフでの操作のような種類を実行する必要があります。 x = graph.Variable("x") y = graph.DoSomeTranformations(x) # The following operation

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mxnet（mshadow）私はmshadowで初心者だテンソル

の形状を取得し、私は次のコードスニペットからこれらのoutpusを得た理由は、私が理解することはできません。 TensorContainer<cpu, 2> lhs(Shape2(2, 3)); lhs = 1.0; printf("%u %u\n", lhs.size(0), lhs.size(1)); printf("%u %u\n", lhs[0].shape_[0], lhs[0].