前言

之前一直想要好好学一学机器学习方面的东西，也陆陆续续看了Andrew Ng关于机器学习方面的视频，但一直没有完整、系统的抽出时间来学习这方面的知识。前几天在B站上看到有介绍一个新的机器学习的框架MXNet，好像还很不错的样子，而且粗看了一下文档也很不错，所以决定这个寒假好好学一下有关的知识。
写这个东西，是想记录一下自己学习过程中的一些想法以及值得记录的东西，希望能够一直坚持下去。
废话不多说，下面开始正文。

一、gluon介绍

gluon是一个基于深度学习框架MXNet的一个接口，更加方便用户的使用。这里贴出一张关于gluon来源的图片： gluon

号称是整合了PyTorch、Chainer以及keras的优点，是一个比较有吸引力深度学习框架。

二、安装

安装环境：ubuntu 17.0
根据gluon的官方文档中关于安装的说明，可以比较轻松的将整个运行环境搭建起来。我使用的是用conda安装，以下为一些简单的步骤：

1. 安装miniconda：

wget -c http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh

使用国内中科大或者清华的源可以加快文件的下载速度：

# 使用清华conda镜像
conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

# 使用中科大conda镜像
conda config --prepend channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

2. 下载gluon的tutorial文件，其中包含了安装配置文件：

mkdir gluon-tutorials && cd gluon-tutorials
curl https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.tar.gz -o tutorials.tar.gz
tar -xzvf tutorials.tar.gz && rm tutorials.tar.gz

3. 安装所需的依赖包并激活环境：

conda env create -f environment.yml
source activate gluon

若能够正常的激活gluon环境，表明安装成功。

4. 使用jupter notebook：

jupyter notebook

终端会显示jupter notebook所在的端口并打开浏览器跳转，若没有自动跳转，复制地址到浏览器打开即可。

5. 更新
   该教程一直是在更新的状态，因此官方建议定时更新，保持最新版本，更新的步骤如下：
   下载最新的教程文件：
   curl https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.tar.gz -o tutorials.tar.gz
   解压并删除压缩包文件：
   tar -xzvf tutorials.tar.gz && rm tutorials.tar.gz
   更新环境：
   conda env update -f environment.yml
6. 安装过程中遇到其他问题，请参照官方文档。

三、开始第一个算法的使用

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