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MXnet的设计结构是C++做后端运算股价上涨筹码分散,python、R等做前端来使用,这样既兼顾了效率,又让使用者方便了很多,完整的使用MXnet训练自己的数据集需要了解几个方面。今天我们先谈一谈Data iterators。
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整个数据预处理的代码都集成在了toosl/im2rec.py中了,这个首先要造出一个list文件,lst文件有三列,分别是index label 图片路径股价上涨筹码分散。如下图所示:
for epoch in range(begin_epoch, num_epoch): tic = time.time() eval_metric.reset() for nbatch, data_batch in enumerate(train_data): if monitor is not None: monitor.tic() self.forward_backward(data_batch) #网络进行一次前向传播和后向传播 self.update() #更新参数 self.update_metric(eval_metric, data_batch.label) #更新metric if monitor is not None: monitor.toc_print() if batch_end_callback is not None: batch_end_params = BatchEndParam(epoch=epoch, nbatch=nbatch, eval_metric=eval_metric, locals=locals()) for callback in _as_list(batch_end_callback): callback(batch_end_params)股价上涨筹码分散
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