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1.12 使用MXNet 构建高效的模型

《Python深度学习实战:75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案》第1章编程环境、GPU 计算、云解决方案和深度学习框架,本章重点介绍构建深度学习框架用到的一些流行技术方案。本节为大家介绍使用MXNet 构建高效的模型。

作者:程国建/周冠武 译来源:机械工业出版社|2018-08-30 18:23

1.12 使用MXNet 构建高效的模型

MXNet 深度学习框架允许使用Python 构建高效的深度学习模型。除了Python,它还允许使用R、Scala 和Julia 等流行语言构建模型。亚马逊和百度等公司都支持Apache MXNet。MXNet 已被证明是快速的基准框架之一,它支持对单GPU 和多GPU 的使用。通过使用简单评估,MXNet 能够并行自动执行操作。此外,MXNet 框架使用符号界面,称为Symbol,这简化了构建神经网络体系结构。

如何去做…

1)在支持GPU 的Ubuntu 上安装MXNet,可以在终端中使用以下命令:

对于其他平台和非GPU 支持,请查看 https ://mxnet. incubator.apache.org/get_started/install.html。

2)接下来,在Python 环境中导入mxnet:

3)创建一些分配给GPU 和CPU 的简单虚拟数据:

4)可以很容易地复制和调整数据。在可能的情况下,MXNet 将自动执行并行操作:

5)输出显示如下:

6)如果想将数据提供给模型,应该先创建一个迭代器:

7)接下来,可以为模型创建符号:

8)在开始训练之前,需要定义模型:

9)开始训练:

10)使用训练好的模型进行预测:

这里简短地介绍了MXNet 框架。在这个介绍中,演示了如何轻松地将变量和计算分配给CPU 或GPU 以及如何使用Symbol 接口。但是,还有很多需要探索的内容,MXNet 是构建灵活、高效的深度学习模型的强大框架。

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