这篇文章给大家介绍mxnet模块怎么在Python中使用，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

创新互联公司，为您提供重庆网站建设、成都网站制作、网站营销推广、网站开发设计，对服务成都凿毛机等多个行业拥有丰富的网站建设及推广经验。创新互联公司网站建设公司成立于2013年,提供专业网站制作报价服务,我们深知市场的竞争激烈，认真对待每位客户，为客户提供赏心悦目的作品。 与客户共同发展进步，是我们永远的责任！

具体如下：

import gluonbook as gb
from mxnet import autograd,nd,init,gluon
from mxnet.gluon import loss as gloss,data as gdata,nn,utils as gutils
import mxnet as mx
net = nn.Sequential()
with net.name_scope():
  net.add(
    nn.Conv2D(channels=32, kernel_size=5, activation='relu'),
    nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2),
    nn.Flatten(),
    nn.Dense(128, activation='sigmoid'),
    nn.Dense(10, activation='sigmoid')
  )
lr = 0.5
batch_size=256
ctx = mx.gpu()
net.initialize(init=init.Xavier(), ctx=ctx)
train_data, test_data = gb.load_data_fashion_mnist(batch_size)
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(),'sgd',{'learning_rate' : lr})
loss = gloss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
num_epochs = 30
def train(train_data, test_data, net, loss, trainer,num_epochs):
  for epoch in range(num_epochs):
    total_loss = 0
    for x,y in train_data:
      with autograd.record():
        x = x.as_in_context(ctx)
        y = y.as_in_context(ctx)
        y_hat=net(x)
        l = loss(y_hat,y)
      l.backward()
      total_loss += l
      trainer.step(batch_size)
    mx.nd.waitall()
    print("Epoch [{}]: Loss {}".format(epoch, total_loss.sum().asnumpy()[0]/(batch_size*len(train_data))))
if __name__ == '__main__':
  try:
    ctx = mx.gpu()
    _ = nd.zeros((1,), ctx=ctx)
  except:
    ctx = mx.cpu()
  ctx
  gb.train(train_data,test_data,net,loss,trainer,ctx,num_epochs)

关于mxnet模块怎么在Python中使用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

分享文章：mxnet模块怎么在Python中使用-创新互联
URL链接：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/dgecjs.html