1.mxnet中两种方式
1.gulon 这种类似torch，动态的编程形式
2.symbol 符号似编程，比tensorflow高级，比caffe低级,也是先构件图，然后喂数据
2mxnet对构建好的图来进行喂数据
image.png
分为bind,和eval两种方式
net.bind(mx.cpu(),args={'a':xx,'b':xx})把所有数据都输入
net.forword()
net.outputs[0]
net.eval(mx.cpu(),a)输入什么，输出什么
3.mxnet 数据读取方式，
1.NDarrayIter
data-iter = mx.io.NDarrayIter(data,label,batch_size)
2.MXIndexedRecordIO
record = mx.recordio.MXIndexedRecordIO('tmp.idx', 'tmp.rec', 'w')
3.pack image ,unpack image
image.png
这里可以调用im2rec接口来处理
4.加载图像
image.png
image.png
注意，这里基本上都用rec文件来处理，也就是说，必须要把图像打包成.rec文件。
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