问题标签 [mxnet]

我在 R studio 中使用 mxnet 包创建了一个神经网络模型。我在本地测试了模型，它按预期工作。publishwebservice()我使用 R 中的函数在 AzureML 中部署了与 Web 服务相同的模型。

当我尝试使用 web 服务使用consume()函数来预测测试数据时：

它总是抛出以下错误：

错误：AzureML 返回错误代码：HTTP 状态代码：400 AzureML 错误代码：LibraryExecutionError

模块执行遇到内部库错误。
在评估 R 脚本期间发生以下错误：R_tryEval：返回错误：UseMethod("predict") 中的错误：
没有适用于“预测”的方法应用于“MXFeedForwardModel”类的对象

当我打电话时module.fit()，我得到一个错误 ValueError: Unknown initialization pattern for labelidx。符号“labelidx”是我用于标签数据的名称——我不想使用softmax_label，因为我没有使用 softmax 输出，但这似乎是很多事情的默认设置。它似乎试图初始化labelidx为参数，这是一个错误。我怎么能告诉它这是一个输入而不是一个学习参数？

我正在使用CustomOpMXNet 中的类来创建一个新的转换层。该层具有该层output_dimensionality的超参数。这个维度不能自动从数据中推断出来，但需要由构建网络图的调用者选择，所以它应该是新符号的构造函数参数，比如

这将由__init__我的子类的构造函数使用CustomOp。但是当我尝试这个时，我得到：

Traceback (most recent call last): File "_ctypes/callbacks.c", line 314, in 'calling callback function' File "python/mxnet/operator.py", line 602, in creator op_prop = prop_cls(**kwargs) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'output_dimensionality' Segmentation fault (core dumped)

我正在关注http://mxnet.io/how_to/new_op.html中的文档，了解如何通过子类化类在 python 中的 MXNet 中定义新的神经网络层mx.operator.CustomOp。该示例是没有学习参数的损失层。那么学习到的参数是如何进入forward和backward方法的呢？

我想配置config.mk文件以使用cuda. 我修改了这些选项：

当我运行make -j8时，出现以下错误：

我想在移动设备上运行神经网络。目前，我正在探索 Mxnet ( http://mxnet.io ) 框架来部署它（仅用于推理）。由于我关心移动设备上的执行时间性能，我想知道它是否在手机（Android/iOS）的 GPU 上运行。文档中提到它可以使用多个 CPU 以及 GPU 进行训练，但尚不清楚它是否可以在手机上使用 GPU 进行推理。它提到了对 BLAS 的依赖，因此它似乎在移动设备上使用 CPU。谁能告诉我是否可以使用带有 mxnet 的移动 GPU 进行推理？如果没有，我的其他选择是什么？

我正在尝试使用 mxnet 包中提供的卷积神经网络函数分析 R 中的时间序列。请告诉我 1) mx.symbol.Convolution 中 num.filter 的值应该是多少？2）这里的代码需要做哪些改变，使其适合一维CNN（时间序列）？

参考： http: //mxnet.io/api/r/mxnet-r-reference-manual.pdf

在 Windows 10 中，我按照 MXnet 分步教程使用 im2rec.py 创建数据集。我创建了一个像这样的图像列表文件：

接下来，我修改.txt为.lst.

最后，我执行了命令：

显示“读取没有错误”，但该命令创建的文件如.lst和.rec为0K，有空。我不知道为什么。

请告诉我我犯了什么错误。

我正在使用我的 MacBookPro。我正在尝试运行 mxnet python 演示代码，执行时间非常慢。执行代码需要很长时间。这是正常的吗？我还想在 Raspberry Pi 3 上运行 mxnet。

我按照 mxnet 中的对象检测教程 http://mxnet.io/tutorials/computer_vision/detection.html 但我没有下载预训练网络并将提取的文件放在 final-0000.params。我在哪里可以找到要在 Internet 上下载的文件？