DL框架之MXNet ：神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN、CNN、RNN算法)之详细攻略(个人使用)

朴素爱白开水 2022-09-19 14:59:26  49731

分类专栏：资讯

MXNet 常见使用方法

1、关于GPU、CPU运算

1、目前MxNet支持相同平台下的变量运算，如果一个变量在GPU一个变量在CPU，则需要通过copyto之类的方式来统一。
MxNet中，可以通过gpu_device=mx.gpu()来创建GPU的context。下边的方式是切换到GPU上执行运算。


gpu_device=mx.gpu()  Change this to mx.cpu() in absence of GPUs.
 
 
def f():
    a = mx.nd.ones((100,100))
    b = mx.nd.ones((100,100))
    c = a + b
    print(c)
 in default mx.cpu() is used
f()
 change the default context to the first GPU
with mx.Context(gpu_device):
    f()

2、参数同步：当我们使用多个GPU来训练模型时，gluon.Trainer会自动做数据并行，例如划分小批量数据样本并复制到各个GPU上，对各个GPU上的梯度求和再广播到所有GPU上。这样，我们就可以很方便地实现训练函数了。


loss = gloss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
 
def train(num_gpus, batch_size, lr):
    train_iter, test_iter = gb.load_data_fashion_mnist(batch_size)
    ctx = [mx.gpu(i) for i in range(num_gpus)]
    print('running on:', ctx)
    net.initialize(init=init.Normal(sigma=0.01), ctx=ctx, force_reinit=True)   网络初始化于各个设备
    trainer = gluon.Trainer(
        net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': lr})   优化器会自动识别net对象的设备列表
    for epoch in range(1, 6):
        start = time()
        for X, y in train_iter:
            gpu_Xs = gutils.split_and_load(X, ctx)   数据划分到各个设备
            gpu_ys = gutils.split_and_load(y, ctx)
            with autograd.record():
                ls = [loss(net(gpu_X), gpu_y) for gpu_X, gpu_y in zip(
                    gpu_Xs, gpu_ys)]   记录各个设备的损失函数
            for l in ls:
                l.backward()   各个设备分别反向传播
            trainer.step(batch_size)   优化时自动同步各个设备参数
        nd.waitall()
        print('epoch %d, training time: %.1f sec'%(epoch, time() - start))
        test_acc = gb.evaluate_accuracy(test_iter, net, ctx[0])
        print('validation accuracy: %.4f'%(test_acc))
 
train(num_gpus=2, batch_size=512, lr=0.3)

参考文章
『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计

MXNet 常见进阶使用方法

后期继续更新……

1、CNN算法


executor = sym.simple_bind(ctx = mx.cpu(), **input_shapes)  
 
executor.forward()    前向运行
excutor.backward()    后向运行
executor.outputs[0].asnumpy()

sym.simple_bind方法

MXNet 常见高阶使用方法

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