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正是因为module里面我们可以使用很多intermediate的interface,所以可以做出很多改进,举个最简单的例子:如果我们的训练网络是大小可变怎么办? 我们可以实现一个mutumodule,基本上就是,每次data的shape变了的时候,我们就重新bind一下symbol,这样训练就可以照常进行了什么是股价的移动。2021年泸州股价
MXnet中的data iterator和python中的迭代器是很相似的, 当其内置方法next被call的时候它每次返回一个 data batch什么是股价的移动。所谓databatch,就是神经网络的输入和label,一般是(n, c, h, w)的格式的图片输入和(n, h, w)或者标量式样的label。直接上官网上的一个简单的例子来说说吧。
来生成相应的lst文件的rec文件什么是股价的移动,参数意义太简单就不说了..看着就明白,result是我存放图片的目录。
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值得一提的时候,MXnet的multi loss实现起来需要在写network的symbol的时候注意一点,假设你有softmax_loss和regression_loss什么是股价的移动。那么只要在最后return mx.symbol.Group([softmax_loss, regression_loss])。
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