MXNet 深度学习实战 (13):全面认识 MXNet 1.4

阅读数:2 2019 年 12 月 28 日 22:57

MXNet深度学习实战(13):全面认识MXNet 1.4

(MXNet 开发需要具备的知识)

内容简介
本书分为四大部分:
第一部分为准备篇(第 1~2 章),简单介绍深度学习相关的基础背景知识、深度学习框架 MXNet 的发展过程和优缺点,同时介绍基础开发环境的构建和 docker 的使用,帮助读者构建必要的基础知识背景。
第二部分为基础篇(第 3~7 章),介绍 MXNet 的几个主要模块,介绍 MXNet 的数据读取、数据增强操作,同时介绍了常用网络层的含义及使用方法、常见网络结构的设计思想,以及介绍模型训练相关的参数配置。
第三部分为实战篇(第 8~10 章),以图像分类、目标检测和图像分割这三个常用领域为例介绍如何通过 MXNet 实现算法训练和模型测试,同时还将结合 MXNet 的接口详细介绍算法细节内容。
第四部分为扩展篇(第 11~12 章),主要介绍 Gluon 和 GluonCV。Gluon 接口是 MXNet 推出的用于动态构建网络结构的重要接口,GluonCV 则是一个专门为计算机视觉任务服务的深度学习库。

入门 MXNet 与入门其他深度学习框架类似,一般而言只要你具备基本的代码能力和算法基础就可以开始使用 MXNet 训练模型了。在应用 MXNet 的过程中,希望读者能够多看文档和源码,毕竟各类接口的详细定义和使用都是通过文档来介绍的,部分接口源码也并非高深莫测,只要具备基本的代码编写能力都能看得懂。

虽然入门 MXNet 并不需要具备特殊的知识,但是为了让读者更好地入门 MXNet,接下来本节将介绍一下 MXNet 开发所涉及的相关知识和一些误区。需要强调的是,即便你目前并没有完全掌握这些知识也不用担心,在本书的后续章节中会不断穿插和讲解这些知识,希望读者能够通过不断学习本书的内容来夯实这些知识。

MXNet深度学习实战(13):全面认识MXNet 1.4

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