Difference between revisions of "VT2018 Mxnet Demo"

Revision as of 13:26, 19 November 2018

On installe Mxnet avec la commande suivante :

pip install mxnet

Pour se servir de mxnet, on aura juste à faire import Mxnet dans son fichier .py

Pour l'installation de la clé movidius, voici le tutoriel à suivre.

Sur ce dépôt git, on peut trouver de nombreux projets qui ont utilisé Mxnet pour faire leur modèle Mxnet.

git clone git clone https://github.com/apache/incubator-mxnet.git

Ensuite il faut se placer sur la branche où la release est fonctionnelle

git checkout 0.10.0.post2

Puis lancer la commande suivante pour entrainer son modèle

python train_mnist.py --network mlp

Utilisation avec plusieurs GPU si vous en disposez au moins 2:

python train_cifar10.py --network resnet --num-layers 110 --batch-size 128 --gpus 0,1

@@ Line 13: / Line 13: @@
 Pour l'installation de la clé movidius, voici le
 [https://software.intel.com/en-us/neural-compute-stick tutoriel] à suivre.
+==Démonstration==
+Sur ce dépôt git, on peut trouver de nombreux projets qui ont utilisé Mxnet pour faire leur modèle Mxnet.
+ git clone git clone https://github.com/apache/incubator-mxnet.git
+Ensuite il faut se placer sur la branche où la release est fonctionnelle
+ git checkout 0.10.0.post2
+Puis lancer la commande suivante pour entrainer son modèle
+ python train_mnist.py --network mlp
+Utilisation avec plusieurs GPU si vous en disposez au moins 2:
+ python train_cifar10.py --network resnet --num-layers 110 --batch-size 128 --gpus 0,1