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本文实例讲述了Python使用gluon/mxnet模块实现的mnist手写数字识别功能。分享给大家供大家参考,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)
更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。