mxnet 예제

mxnet 예제

위의 예에서 net은 기존 심볼 넷에 적용하는 함수로 사용되며, 그 결과 composed_net은 원래 인수 데이터를 net2로 대체합니다. MXNet 예제, 자습서 및 블로그의 선별된 목록입니다. 간단한 데모, 예제, 자습서에서 최첨단 연구에 이르는 프로젝트를 탐색합니다. 그라데이션이 계산되었으므로 가중치를 업데이트하기만 하면 됩니다. 이것은 일반적으로 무게 = 무게 – learning_rate * grad / batch_size와 같은 수식으로 수행됩니다. 그라데이션은 전체 일괄 처리에 걸쳐 집계되므로 그라데이션을 batch_size로 나눕니다. 예를 들어 평균 절대 오차 메트릭의 예입니다. 교육 함수에 연결하기만 하면 지연 평가에 의해 달성됩니다. 우리가 적어 모든 작업은 내부 엔진에 발행 된 다음 반환됩니다. 예를 들어 += 1을 실행하면 엔진에 더하기 작업을 푸시한 후 즉시 반환됩니다. 이 비동기성을 사용하면 엔진에 더 많은 작업을 푸시할 수 있으므로 읽기 및 쓰기 종속성을 결정하고 병렬로 실행하는 가장 좋은 방법을 찾을 수 있습니다. 다중 클래스 예측의 경우 mxnet은 클래스의 확률에 해당하는 각 행과 함께 nclass x nexamples를 출력합니다. 이 목록과 예제에 기여하려면 새 끌어오기 요청을 열십시오.

이 책의 또 다른 독특한 측면은 저자 과정입니다. 우리는 대중의 관점에서이 자원을 완전히 개발하고 있으며 전체에서 무료로 사용할 수 있도록하고 있습니다. 이 책에는 톤을 설정하고 콘텐츠를 형성하는 몇 가지 주요 저자가 있지만, 우리는 지역 사회의 기여를 환영하며 전문가 및 커뮤니티 구성원과 함께 챕터 및 전체 섹션을 공동 작성하기를 희망합니다. 이미 우리는 전체 작업 예제를 통해 오타 수정에 걸쳐 기여를 받았습니다. 다음 코드는 mx.mlp의 예제 사용을 보여 주며, MXNet은 딥 러닝에서 일반적으로 사용되는 계층에 대해 잘 최적화된 기호(src/operator 참조)를 제공합니다. 우리는 또한 쉽게 파이썬의 새로운 연산을 정의 할 수 있습니다. 다음 예제에서는 먼저 두 기호 사이에 요소별 추가를 수행한 다음 완전히 연결된 연산자에게 공급합니다. GitHub 리포지토리에서 더 많은 자습서 및 예제를 사용할 수 있습니다. MLP에서 대부분의 FC 레이어의 출력은 활성화 함수로 공급되며, 이는 요소별 비선형성을 적용합니다. 이 단계는 중요하며 신경망에 선형 분리가 불가능한 입력을 분류하는 기능을 제공합니다. 활성화 함수에 대한 일반적인 선택은 시그모이드, 탄 및 정류 선형 단위(ReLU)입니다. 이 예제에서는 몇 가지 바람직한 속성을 가지며 일반적으로 기본 선택으로 간주되는 ReLU 활성화 함수를 사용합니다.

이 사이트는 형식이 마크다운될 것으로 예상하므로 Jupyter 웹 인터페이스 메뉴(파일 로 다운로드 로 다운로드 > 마크다운)를 통해 노트북을 .md로 내보냅니다. 그런 다음 웹 사이트의 UI(예)에서 노트북 다운로드 단추를 활성화하려면 다음을 파일의 마지막 줄로 추가합니다(예: MXNet의 기고자 및 고객은 MXNet 의 사용 방법, 가이드, 예제 및 MXNet 경험에 대한 스토리에 대한 게시물입니다.

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