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我们有一个想要运行的 Ptr-Net 模型。 MXNet 对于这种场景有用吗?如果没有,我们可以使用哪些其他库来运行 Ptr-Net 模型?
目前我们正在使用 TensorFlow 构建 Ptr-Net 模型。
最佳答案
目前我们还没有完整的 Ptr-Net 模型,但是您可以为 Ptr-Net 定义符号模型。这是创建字符级 lstm 模型的完整示例:http://mxnet.io/tutorials/python/char_lstm.html
关于machine-learning - 在 MXNet 上运行 Ptr-Net,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41496518/
我可以使用诸如 FullyConnected 之类的预构建高级函数来创建模型。 .例如: X = mx.sym.Variable('data') P = mx.sym.FullyConnected(
在 numpy 中,可以使用 np.append() 将元素附加到数组。 尽管 numpy 和 mxnet 数组应该是相似的,但 NDArray 类中没有append() 函数。 更新(18/04/2
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据我们所知,mxnet中有multiplegpu的概念,当在命令中指定-gpu时。如果我们不指定gpu,它将在cpu上运行。它运行多少个cpu?可以指定吗多个 CPU? 最佳答案 您可以通过以下代码使
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升级到 MXNet 0.11.0 后,我的旧代码中出现奇怪的错误: 使用 scikit-learn 的波士顿住房数据集: data = mx.sym.Variable("data") y = mx.s
Guon mxnet 教程中的简单示例对于我们这些刚刚开始使用 mxnet 的人来说非常有帮助。到目前为止,还没有一个简单的模型并行示例。我看到 LSTM 的模型并行性示例代码,但我是 mxnet 的
我如何找到 MXNet 符号中保存的实际数值。 假设我有, x = mx.sym.Variable('x') y = mx.sym.Variable('y') z = x + y, 如果 x = [1
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我无法使用 mxnet 获得合理的性能LinearRegressionOutput层。 下面的独立示例尝试对一个简单的多项式函数 (y = x1 + x2^2 + x3^3) 执行回归,并引入少量随机
在我的问题中,我有一个包含 n 元素的向量。给定窗口大小 k,我想有效地创建一个包含带状对角线的矩阵大小 n x 2k+1。例如: a = [a_1, a_2, a_3, a_4] k = 1 b =
我正在尝试实现mxnet教程in this page ,在计算梯度体面时: def SGD(params, lr): for param in params: param[:] = param
预先感谢您的帮助。 我在让 mxnet 模型收敛到任何东西时遇到一些问题:它似乎接近其初始权重。 一个工作示例(尽管我今天一直在努力让许多这样的模型工作)。我已经尝试了下面的方法,使用了一系列纪元(最
我是一名优秀的程序员,十分优秀!