MXNet 深度学习实战 (9):全面认识 MXNet 1.2.4&1.2.5

阅读数:2 2019 年 12 月 28 日 22:57

MXNet深度学习实战(9):全面认识MXNet 1.2.4&1.2.5

(TensorFlow)

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。

TensorFlow 是 Google 官方维护的深度学习框架,TensorFlow 的官方文档地址: https://tensorflow.google.cn/ ,GitHub 地址: https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow 自 2015 年年底开源以来,在 GitHub 上的火热程度非同一般,也是目前使用最广泛的深度学习框架之一。TensorFlow 为用户提供了丰富的接口、完善的社区、可视化工具 TensorBord 等。尤其是可视化工具 TensorBord 可以让用户查看和记录模型训练过程中的参数变化情况,从而方便对模型进行调优。经过几年的发展壮大,完善的生态为 TensorFlow 积累了越来越多的用户,这对于一个深度学习框架而言非常重要。


(其他)

除了前面提到的几个深度学习框架之外,还有一些深度学习框架也非常受欢迎。Keras,一个基于 TensorFlow 和 Theano 且提供简洁的 Python 接口的深度学习框架,上手非常快,受欢迎程度非常高。Theano,老牌的深度学习框架之一,由蒙特利尔大学的机器学习团队开发,不过 Theano 的开发者在 2017 年下半年时宣布将终止 Theano 的开发和维护。CNTK,微软官方维护的深度学习框架,也是基于符号式编程。PaddlePaddle,百度官方维护的深度学习框架,是国内公司最早开源的深度学习框架。

MXNet深度学习实战(9):全面认识MXNet 1.2.4&1.2.5

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