MXNet에서 시각적 네트워크 구조 내보내기

시각 형상 내보내기

import sys
sys.path.append('/home/')
from models.SelfNestingNet import *
from my_utils import *

net = mx.sym.Variable('data')
net = SelfNestingNet(nClasses=10,basicBlockType ='BasicUnit' )
mx.viz.plot_network(net(mx.sym.var("img")))
digraph = mx.viz.plot_network(net, shape={"data":(1, 1, 32, 32)},node_attrs={"fixedsize":"false"})
digraph.view()

오류:

Symbol only support integer index to fetch i-th output

ndarray, x = nd.random.uniform(shape=(1,3,224,224),ctx=mx.gpu())
이것은 MXNet이 동적 그림의 forward 계산에 따라 정적 그림을 생성하는 절차 문제입니다.다음과 같이 해석할 수 있습니다.
1.hybridize()는 프로그램이 효율적인 정적 그림 모델을 생성하기를 원한다는 것을 나타낸다.2.net(mxnet.ndarray.xxx(), 이번 forward에서 프로그램은 필요한 자원을 계산하여 정적 그림에 기록할 수 있습니다.3. 다시 export()

이 내용에 흥미가 있습니까?

현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:

[Caffe] mnist 인식 프로세스

cd $CAFFE_ROOT 트레이닝 데이터 다운로드 ./data/mnist/get_mnist.sh 데이터 세트 만들기: ./examples/mnist/create_mnist.sh 트레이닝 모델: ./examples/...

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