MXNet - 高效靈活的深度學習利器
說到深度學習框架,大夥兒肯定第一時間想到 TensorFlow 和 PyTorch。不過今天咱聊聊另一個厲害角色 - MXNet 。它是亞馬遜 AWS 在背後支持的開源深度學習框架,效能真的沒得說!
1.
安裝起來賊簡單
pip install mxnet
裝完匯入就能用,簡單得不能再簡單啦:
import mxnet as mx
from mxnet import nd, autograd, gluon
2.
數據處理有一套
MXNet 裏的 NDArray 就是咱們處理數據的主力軍:
# 建立一個陣列
x = nd.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 做點運算玩玩
y = nd.ones_like(x)
z = x + y
print(z)
溫馨提示:NDArray 跟 NumPy 的陣列特別像,要是之前用過 NumPy,上手分分鐘的事兒~
3.
搭建模型不費勁
用 Gluon 介面搭網路,那叫一個舒服:
net = gluon.nn.Sequential()
net.add(gluon.nn.Dense(256, activation='relu'))
net.add(gluon.nn.Dense(10))
看看,三行程式碼就搞定一個簡單的神經網路,多簡潔!
4.
訓練模型有高招
自動求導?不在話下:
with autograd.record():
output = net(data)
loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
L = loss(output, label)
L.backward()
溫馨提示:別忘了用 GPU 加速訓練哦,MXNet 對顯卡的支持賊好使!
5.
模型部署超方便
訓練完的模型想部署?分分鐘的事:
net.export('my_model') # 匯出模型
imported_net = gluon.SymbolBlock.imports(
'my_model-symbol.json',
['data'],
'my_model-0000.params'
) # 匯入模型
說到效能,MXNet 是真的快。它支持靜態圖和動態圖,還能自動並列化計算,在分布式訓練上更是有兩把刷子。
記憶體占用也少,跑起來賊省資源。要是你手頭的裝置配置不是特別高,用 MXNet 準沒錯。
記住幾個小技巧:
數據讀取用 RecordIO 格式,比普通圖片快多了
算子融合自動開啟,不用操心最佳化的事
多 GPU 訓練直接用
model.multi_gpu()
就完事了
要是覺得程式碼寫得不對勁,開啟偵錯模式看看:
import mxnet as mx
mx.set_np_shape(True)
差不多就這些,MXNet 就是這麽好使,趕緊試試吧!