训练模型

MXNet 是一个灵活的深度学习框架，支持多种编程语言，包括 Python、R、Java 和 C++。以下是一些 MXNet 的示例代码，帮助您快速入门。

示例代码

1. 简单的神经网络

from mxnet import gluon, autograd, init
from mxnet.gluon import nn

net = nn.Sequential()
net.add(nn.Dense(128, activation='relu'), nn.Dense(10))

x = mx.nd.random.normal(0, 1, shape=(100, 20))
y = mx.nd.random.randint(0, 10, shape=(100,))

labels = mx.nd.one_hot(mx.nd.argmax(y, axis=1), depth=10)
net.initialize(init.Xavier())


for epoch in range(5):
    with autograd.record():
        y_hat = net(x)
        loss = mx.nd.softmax_cross_entropy(y_hat, labels)
    loss.backward()
    net.collect_params().update()

    print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss}')

2. 使用 MXNet 进行图像分类

from mxnet import image

# 读取图像
img = image.imread('/path/to/image.jpg')
img = image.imresize(img, (224, 224))
img = image.imnormalize(img)

# 加载预训练模型
model = gluon.model_zoo.get_model('resnet50_v1', pretrained=True)

# 预测
y_pred = model(img)
print('Predicted class:', mx.nd.argmax(y_pred, axis=1).asscalar())

扩展阅读

想要了解更多关于 MXNet 的信息，可以访问我们的 MXNet 教程页面。