The Symbol API in Apache MXNet is an interface for symbolic programming. It features the use of computational graphs, reduced memory usage, and pre-use function optimization. Example ¶

在mxnet中Symbol包含两种，一种叫variable，代表变量，一种叫op代表操作节点。 例子中的mx.sym.Variable定义的就是variable类型的Symbol。 其他行定义都是op型的Symbol。 在mxnet的系统内部，Symobl的类结构如下（原图出处 MXNET Symbol系统）： 可以看到，一个Symbol类里实际上只有一个数据vector<DataEntry> heads_，以及许多可操作函数。 首先来看Symbol中唯一的数据结构heads_。 实际上heads_是一个DataEntry的向量，每个DataEntry都包含一个指 …

2017年10月30日 · Variable ('data2') net2 = mx. symbol. FullyConnected( data = net2, name = 'fc2' , num_hidden = 10 ) composed = net2(data2 = net1, name = 'composed' ) composed . list_arguments() 在此示例中， net2 作为一个函数应用于现有符号 net1 上，所得到的组合符号将具有 net1 和 net2 的所有属性。

2018年7月15日 · 一个简单的类比，一个函数 f (x)= x2 f (x) = x 2，符号 x 就是 symbol，而具体 x 的值就是 ndarray，关于 symbol 的是 mxnet.sym，具体可参照 官方API文档. 使用 mxnet.sym.bind() 方法可以获得一个带入操作数的对象，再使用 forward() 方法可运算出数值. [2. 2.] 深度学习中数据的载入方式非常重要，mxnet 提供了 mxnet.io 的一系列 dataiter 用于处理数据载入，详细可参照 官方API文档。 同时，动态图接口 gluon 也提供了 mxnet.gluon.data 系列 …

2020年2月19日 · Symbol是MXNet中另一个重要的概念，可以通过 mxnet.symbol 或者 mxnet.sym 使用。一个symbol表示一个具有多输出的符号表达式，表达式由多个运算组成，运算可以是简单的矩阵和(“+”)，也可以是一个神经网络层（比如卷积层）。一个运算可以有多个输入，产生一个或 ...

2019年1月2日 · MXNet提供了符号接口，用于符号编程的交互。 它和一步步的解释的命令式编程不同，我们首先要定义一个计算图。 这个图包括了输入的占位符和设计的输出。 之后编译这个图，产生一个可以绑定到 NDArray s并运行的函数。 Symbol API类似于caffe中的网络配置或者Theano中的符号编程。 另一个优势就是我们可以在使用之前优化我们的函数。 例如，我们要执行命令式的数学计算，但是我们并不知道运行每个操作的时间，因为这个值是在之后才计算出来 …

本节介绍MXNet中的Symbol（模块）。Symbol是MXNet中另一个重要的概念，可以通过 mxnet.symbol 或者 mxnet.sym 使用。一个symbol表示一个具有多输出的符号表达式，表达式由多个运算组成，运算可以是简单的矩阵和(“+”)，也可以是一个神经网络层（比如卷积层）。

MXSymbolCompose (self. handle, name, num_args, keys, args)) def __getitem__ (self, index): """x.__getitem__(i) <=> x[i] Returns a sliced view of the input symbol. Example----->>> a = mx.sym.var('a') >>> a.__getitem__(0) <Symbol a> >>> a[0] <Symbol a> Parameters-----index : int or str Indexing key """ output_count = len (self) if isinstance ...

MNIST手写数字识别，数据集包含6万个手写数字的训练数据集以及1万个测试数据集，每个图片是28x28的灰度图。 在mxnet/example/image-classification里可以找到MXnet自带MNIST的识别样例，我们可以先运行一下试试： cd mxnet/example/image-classification. python train_mnist.py. 在第一次运行的时候会自动下载MNIST数据集。 以上的命令是使用默认的参数运行，即使用mlp网络，在cpu上计算。 如果使用lenet网络，在GPU上实现加速，则使用如下命令： python …

MXNet also provides the Symbol API, an interface for symbolic programming. With symbolic programming, rather than executing operations step by step, we first define a computation graph . This graph contains placeholders for inputs and designated outputs. We can then compile the graph, yielding a function that can be bound to NDArray s and run.