最近开始尝试MXNet框架,官方文档已经更新,网上中文文档的翻译已经是之前版本。因此打算在学习过程中将最新版的官方文档翻译出来,以便今后自己和相关学习者作为学习参考。不足之处,尽请留言!
官方文档链接:Tutorials
教程
这些教程介绍了一些深度学习的基本概念以及如何使用MXNet来实现他们。教程的基础部分包括使用数组,构建网络,加载/预处理数据等等。训练和推断部分讲解了线性回归的实现,使用MLP和CNN训练手写数字分类器,使用预训练模型进行推断,以及高效地训练一个大规模的图像分类器。
Python
基础
- NDArray - GPU/CPU命令式张量运算
- Symbol - 神经网络图和自动分化
- Module - 神经网络训练和推断
- Iterators - 加载数据
训练和推断
- 线性回归
- 手写数字识别
- 使用预训练模型预测
- 大规模图像分类
更多教程和示例参见Github
PS:以上各部分教程链接均对应博主中文版教程,非英文版链接,欢迎学习、指正!
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MXNet官方文档中文版教程(1):教程(Tutorials)
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