[work] Mxnet入门教程以及Gluon/Module教程

MXNet的深度学习引擎有两个主要的高级接口：Gluon API和Module API。下面提供了每个教程。

两者之间的区别是命令式编程和符号式编程风格。Gluon可以很容易地原型、构建和训练深度学习模型，而不牺牲训练速度，通过启用（1）直觉命令的Python代码开发和（2）通过使用杂交特征自动生成符号执行图来更快地执行。

TL;DR:如果您不熟悉深度学习或MXNet，您应该从Gluon教程开始。

Gluon和Module教程使用Python，但您也可以在下面的其他语言API教程部分找到各种其他MXNet教程，例如R，Scala和C++ 。

示例脚本和应用程序以及贡献信息如下。

Python API教程

1、Gluon

(1)、Introductuon

(1)、Basics

• Manipulate data the MXNet way with ndarray
• Automatic differentiation with autograd
• Linear regression with gluon
• Serialization - saving, loading and checkpointing

(2)、Neural Networks

• Multilayer perceptrons in gluon
• Multi-class object detection using CNNs in gluon
• Advanced RNNs with gluon

(3)、Advanced

• Plumbing: A look under the hood of gluon
• Designing a custom layer with gluon
• Fast, portable neural networks with Gluon HybridBlocks
• Training on multiple GPUs with gluon

(2)、Applications

• Creating custom operators with numpy
• Handwritten digit recognition (MNIST)
• Hybrid network example
• Neural network building blocks with gluon
• Simple autograd example

2、Module

(1)、Introductuon

(1)、Basics

• Imperative tensor operations on CPU/GPU
• NDArray Indexing
• Symbol API
• Module API
• Iterators - Loading data

(2)、Neural Networks

• Linear regression
• MNIST - handwriting recognition
• Large scale image classification

(3)、Advanced

• NDArray in Compressed Sparse Row Storage Format
• Sparse Gradient Updates
• Train a Linear Regression Model with Sparse Symbols

(2)、Applications

• Connectionist Temporal Classification
• Distributed key-value store
• Fine-tuning a pre-trained ImageNet model with a new dataset
• Generative Adversarial Networks
• Matrix factorization in recommender systems
• Text classification (NLP) on Movie Reviews

2、Module

用ndarray操作MXNet的数据方式 使用autograd自动分化 用胶子线性回归 序列化 - 保存，加载和检查点 其他语言API教程

其他语言教程

C

• MNIST with the MXNet C++ API

  Scala

• Setup your MXNet with Scala on InelliJ
• MNIST with the Scala API
• Use Scala to build a Long Short-Term Memory network that generates Barack Obama’s speech patterns

R

• NDArray: Vectorized Tensor Computations on CPUs and GPUs with R
• Symbol API with R
• Custom Iterator
• Callback Function
• Five minute neural network
• MNIST with R
• Classify images via R with a pre-trained model
• Char RNN Example with R
• Custom loss functions in R

原创文章，转载请注明 ：Mxnet入门教程以及Gluon/Module教程 - MXNet中文网
原文出处： https://mxnets.com/news/12.html
问题交流群 ：168117787