用MXNet框架写个CNN

Myth丶恋晨 2024-03-27 12:18 26阅读 0赞

MXNet是一个流行的深度学习框架，可以用来构建和训练卷积神经网络(CNN)。

要使用MXNet框架写一个CNN，首先需要安装MXNet。您可以通过运行以下命令来安装MXNet：

pipinstall mxnet

然后，您可以使用MXNet中的`gluon`模块来构建CNN。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用MXNet的`gluon`模块构建一个简单的CNN：

\`\`\`python import mxnet as mx from mxnet import nd, gluon, init

## 定义网络 ##

net = gluon.nn.Sequential() with net.name\_scope(): net.add(gluon.nn.Conv2D(channels=20, kernel\_size=5, activation='relu')) net.add(gluon.nn.MaxPool2D(pool\_size=2, strides=2)) net.add(gluon.nn.Conv2D(channels=50, kernel\_size=5, activation='relu')) net.add(gluon.nn.MaxPool2D(pool\_size=2, strides=2)) net.add(gluon.nn.Flatten()) net.add(gluon.nn.Dense(128, activation="relu")) net.add(gluon.nn.Dense(10))

## 初始化模型参数 ##

net.initialize(init=init.Xavier())

## 定义损失函数和优化算法 ##

loss\_fn = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() trainer = gluon.Trainer(net.collect\_params(), 'sgd', \{'learning\_rate': 0.1\})

## 训练模型 ##

for epoch in range(10): cumulative\_loss = 0 for features, labels in train\_data: features = features.as\_in\_context(ctx) labels = labels.as\_in\_context(ctx) with mx.autograd.record(): output = net(features) loss = loss\_fn(output, labels) loss.backward() trainer.step(batch\_size) cumulative\_loss += loss.mean().asscalar() train\_accuracy = evaluate

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