mxnet常用层介绍
来源:互联网 发布:淘宝开店失败 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 01:34
下面介绍一些比较常用的层及常用参数,更多的层大家可以在python命令窗执行以下代码来查询
import mxnet as mxhelp(mx.symbol)
(1)Activation:激活函数
data: 输入数据,symbol型变量act_type: {'relu', 'sigmoid', 'tanh'}, 可选的3种激活函数
(2)Convolution:卷积层
data:输入数据,symbol型变量weight:权重矩阵,symbol型变量bias:偏置,symbol型变量kernal:卷积核的尺寸(y,x),二维tuple型变量stride:卷积步长(y,x),二维tuple型变量,默认为(1,1)pad:卷积的填补量(y,x),二维tuple型变量,默认为(0,0)num_filter :卷积滤波器(通道)个数,int型变量no_bias :是否取消偏置,布尔型变量,默认为Falsenum_group:groups划分的个数,int型变量,默认为1.该选项不被CUDNN所支持, you can use SliceChannel to num_group,apply convolution and concat instead to achieve the same need.workspace:卷积的Tmp工作空间的大小MB。long型变量,默认为512
(3)Deconvolution:反卷积层
参数同卷积层一致
(4)Dropout:
data:输入数据,symbol型变量p : 训练时对输入数据进行dropped out的比例,float型变量,默认为0.5
(5)Flatten:将N维数据变为1维
data:输入数据,symbol型变量name : string, optional. Name of the resulting symbol.
(6)FullyConnected:全连接层
data:输入数据,symbol型变量weight:权重矩阵,symbol型变量bias:偏置,symbol型变量no_bias :是否取消偏置,布尔型变量,默认为Falsenum_hidden:输出隐藏节点的个数,int型变量
(7)LRN:
data:输入数据,symbol型变量alpha : float, optional, default=0.0001.value of the alpha variance scaling parameter in the normalization formulabeta : float, optional, default=0.75.value of the beta power parameter in the normalization formulaknorm : float, optional, default=2.value of the k parameter in normalization formulansize : int (non-negative), required.normalization window width in elements.
(8)Pooling
data:输入数据,symbol型变量kernal:pooling核的尺寸(y,x),二维tuple型变量stride:pooling步长(y,x),二维tuple型变量,默认为(1,1)pad:pooling的填补量(y,x),二维tuple型变量,默认为(0,0)pool_type : pooling的类型,可选的3种{'avg', 'max', 'sum'}
(9)SoftmaxOutput:使用logloss进行BP
data:输入数据,symbol型变量grad_scale : 为梯度乘以一个比例系数,float型变量,默认为1multi_output : 布尔型变量,默认为False # If set to true, for a (n,k,x_1,..,x_n) dimensionalinput tensor, softmax will generate n*x_1*...*x_n output, eachhas k classes
(10)Variable:定义一个symbol型变量
name : 变量的名字,str型变量attr : dict of string -> string.Additional attributes to set on the variable.
mxnet/example/image-classification文件夹下以symbol开头的几个.py文件都是定义好的网络模型。我们可以任意打开一个来具体了解一下如何构建一个网络。
有一点需要注意的是:mxnet中通常要在卷积层和全连接层之间价加一个Flatten层用于衔接
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