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17a1455f
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12月 15, 2018
作者:
A
Aston Zhang
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1.2.0
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14a8738c
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+8
-9
build/env.yml
build/env.yml
+1
-1
chapter_appendix/aws.md
chapter_appendix/aws.md
+1
-1
chapter_deep-learning-computation/read-write.md
chapter_deep-learning-computation/read-write.md
+4
-5
chapter_introduction/how-to-use.md
chapter_introduction/how-to-use.md
+1
-1
environment.yml
environment.yml
+1
-1
未找到文件。
build/env.yml
浏览文件 @
17a1455f
...
@@ -10,7 +10,7 @@ dependencies:
...
@@ -10,7 +10,7 @@ dependencies:
-
nbsphinx==0.3.5
-
nbsphinx==0.3.5
-
recommonmark==0.4.0
-
recommonmark==0.4.0
-
https://github.com/mli/notedown/tarball/master
-
https://github.com/mli/notedown/tarball/master
-
mxnet-cu92==1.2.
1
-
mxnet-cu92==1.2.
0
-
gluonbook==0.8.5
-
gluonbook==0.8.5
-
jieba==0.39
-
jieba==0.39
-
awscli
-
awscli
chapter_appendix/aws.md
浏览文件 @
17a1455f
...
@@ -147,7 +147,7 @@ source activate gluon
...
@@ -147,7 +147,7 @@ source activate gluon
```
```
pip uninstall mxnet
pip uninstall mxnet
pip install mxnet-cu90==1.2.
1 # 1.2.1是
本书代码依赖的版本号。
pip install mxnet-cu90==1.2.
0 # 指定
本书代码依赖的版本号。
```
```
## 运行Jupyter记事本
## 运行Jupyter记事本
...
...
chapter_deep-learning-computation/read-write.md
浏览文件 @
17a1455f
...
@@ -42,7 +42,7 @@ mydict2
...
@@ -42,7 +42,7 @@ mydict2
## 读写Gluon模型的参数
## 读写Gluon模型的参数
除了NDArray以外,我们还可以读写Gluon模型的参数。Gluon的Block类提供了
`save_param
eters`
和
`load_parameters`
函数来读写模型参数
。为了演示方便,我们先创建一个多层感知机,并将其初始化。回忆
[
“模型参数的延后初始化”
](
deferred-init.md
)
一节,由于延后初始化,我们需要先运行一次前向计算才能实际初始化模型参数。
除了NDArray以外,我们还可以读写Gluon模型的参数。Gluon的Block类提供了
`save_param
s`
和
`load_params`
函数来读写模型参数(较新版本的MXNet,如1.2.1版,则使用
`save_parameters`
和
`load_parameters`
函数)
。为了演示方便,我们先创建一个多层感知机,并将其初始化。回忆
[
“模型参数的延后初始化”
](
deferred-init.md
)
一节,由于延后初始化,我们需要先运行一次前向计算才能实际初始化模型参数。
```
{.python .input n=6}
```
{.python .input n=6}
class MLP(nn.Block):
class MLP(nn.Block):
...
@@ -64,14 +64,14 @@ y = net(x)
...
@@ -64,14 +64,14 @@ y = net(x)
```
{.python .input}
```
{.python .input}
filename = 'mlp.params'
filename = 'mlp.params'
net.save_param
eter
s(filename)
net.save_params(filename)
```
```
接下来,我们再实例化一次定义好的多层感知机。跟随机初始化模型参数不同,我们在这里直接读取保存在文件里的参数。
接下来,我们再实例化一次定义好的多层感知机。跟随机初始化模型参数不同,我们在这里直接读取保存在文件里的参数。
```
{.python .input n=8}
```
{.python .input n=8}
net2 = MLP()
net2 = MLP()
net2.load_param
eter
s(filename)
net2.load_params(filename)
```
```
因为这两个实例都有同样的模型参数,那么对同一个输入
`x`
的计算结果将会是一样。我们来验证一下。
因为这两个实例都有同样的模型参数,那么对同一个输入
`x`
的计算结果将会是一样。我们来验证一下。
...
@@ -83,8 +83,7 @@ y2 == y
...
@@ -83,8 +83,7 @@ y2 == y
## 小结
## 小结
*
通过
`save`
和
`load`
函数可以很方便地读写NDArray。
*
我们可以很方便地读写NDArray和Gluon模型的参数。
*
通过
`load_parameters`
和
`save_parameters`
函数可以很方便地读写Gluon模型的参数。
## 练习
## 练习
...
...
chapter_introduction/how-to-use.md
浏览文件 @
17a1455f
...
@@ -28,7 +28,7 @@
...
@@ -28,7 +28,7 @@
本书的一大特点是每一节的代码都是可以运行的。你可以改动代码后重新运行,并通过运行结果进一步理解改动所带来的影响。我们认为这种交互式的学习体验对于学习深度学习非常重要。因为深度学习目前并没有很好的理论解释框架,很多论断只可意会。文字解释在这时候可能比较苍白无力,而且不足以覆盖所有细节。你需要通过不断改动代码、观察运行结果并进行经验总结,逐步领悟和掌握深度学习。
本书的一大特点是每一节的代码都是可以运行的。你可以改动代码后重新运行,并通过运行结果进一步理解改动所带来的影响。我们认为这种交互式的学习体验对于学习深度学习非常重要。因为深度学习目前并没有很好的理论解释框架,很多论断只可意会。文字解释在这时候可能比较苍白无力,而且不足以覆盖所有细节。你需要通过不断改动代码、观察运行结果并进行经验总结,逐步领悟和掌握深度学习。
本书的代码基于Apache MXNet实现。MXNet是一个开源的深度学习框架。它是AWS(亚马逊云计算服务)首选的深度学习框架,也被众多学校和公司使用。本书所有代码已在MXNet 1.2.
1
下测试通过。但由于深度学习发展极为迅速,未来版本的MXNet可能会造成书中部分代码无法正常运行。遇到类似问题可参考
[
“获取和运行本书代码”
](
../chapter_prerequisite/install.md
)
一节来更新代码和运行环境。此外,为避免重复描述,我们将本书中多次使用的函数和类封装在版本号为1.0.0的
`gluonbook`
包中。这些函数和类的定义所在章节已在附录
[
“gluonbook包索引”
](
../chapter_appendix/gluonbook.md
)
里列出。
本书的代码基于Apache MXNet实现。MXNet是一个开源的深度学习框架。它是AWS(亚马逊云计算服务)首选的深度学习框架,也被众多学校和公司使用。本书所有代码已在MXNet 1.2.
0
下测试通过。但由于深度学习发展极为迅速,未来版本的MXNet可能会造成书中部分代码无法正常运行。遇到类似问题可参考
[
“获取和运行本书代码”
](
../chapter_prerequisite/install.md
)
一节来更新代码和运行环境。此外,为避免重复描述,我们将本书中多次使用的函数和类封装在版本号为1.0.0的
`gluonbook`
包中。这些函数和类的定义所在章节已在附录
[
“gluonbook包索引”
](
../chapter_appendix/gluonbook.md
)
里列出。
本书可以作为MXNet入门教程使用。但我们提供代码的主要目的在于增加一个在文字、图像和公式外的学习深度学习算法的方式,以及一个便于理解各算法在真实数据上实际效果的交互式环境。书中只使用了MXNet的
`ndarray`
、
`autograd`
、
`gluon`
等模块的基础功能,使你尽可能了解深度学习算法的实现细节。即便你在研究和工作中使用了其他深度学习框架,书中的代码也能帮助你更好地理解深度学习算法。
本书可以作为MXNet入门教程使用。但我们提供代码的主要目的在于增加一个在文字、图像和公式外的学习深度学习算法的方式,以及一个便于理解各算法在真实数据上实际效果的交互式环境。书中只使用了MXNet的
`ndarray`
、
`autograd`
、
`gluon`
等模块的基础功能,使你尽可能了解深度学习算法的实现细节。即便你在研究和工作中使用了其他深度学习框架,书中的代码也能帮助你更好地理解深度学习算法。
...
...
environment.yml
浏览文件 @
17a1455f
...
@@ -6,5 +6,5 @@ dependencies:
...
@@ -6,5 +6,5 @@ dependencies:
-
pandas=0.23.2
-
pandas=0.23.2
-
pip
:
-
pip
:
-
requests==2.18.4
-
requests==2.18.4
-
mxnet==1.2.
1
-
mxnet==1.2.
0
-
gluonbook==0.8.5
-
gluonbook==0.8.5
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