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Compatibilidad con capas MXNet (p. 49)
Topics
Modelos MXNet compatibles expuestos por la API Gluon
AWS DeepLens es compatible con los siguientes modelos de aprendizaje profundo Apache MXNet del
Gluon Model Zoo expuestos por la API Gluon.
AlexNet
MobileNet
ResNet
SqueezeNet
VGG
Example
En el siguiente ejemplo se muestra cómo exportar la versión 1 del modelo de SqueezeNet mediante la API
de Gluon. El resultado es un símbolo y un archivo de parámetros. El nombre del archivo tiene el prefijo
"squeezenet".
import mxnet as mx
from mxnet.gluon.model_zoo import vision
squeezenet = vision.squeezenet_v1(pretrained=True, ctx=mx.cpu())
# To export, you need to hybridize your gluon model,
squeezenet.hybridize()
# SqueezeNet's input pattern is 224 pixel X 224 pixel images. Prepare a fake image,
fake_image = mx.nd.random.uniform(shape=(1,3,224,224), ctx=mx.cpu())
# Run the model once.
result = squeezenet(fake_image)
# Now you can export the model. You can use a path if you want 'models/squeezenet'.
squeezenet.export('squeezenet')
Para obtener una lista completa de los modelos e información adicional, consulte el
Compatibilidad con capas MXNet
Puede utilizar las siguientes capas de modelos Apache MXNet para entrenar modelos de aprendizaje
profundo para AWS DeepLens.
AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Modelos y capas MXNet
Modelos de Gluon compatibles
Modelo de clasificación de imágenes entrenado en el conjunto de
datos ImageNet importado desde el intercambio de red neuronal
abierto (ONNX).
Modelo de clasificación de imágenes entrenado en TensorFlow
mediante el optimizador RMSprop.
Modelo de clasificación de imágenes entrenado en el conjunto de
datos ImageNet importado de MXNet.
Modelo de clasificación de imágenes entrenado en el conjunto de
datos ImageNet importado de ONNX.
Modelo de clasificación de imágenes entrenado en el conjunto de
datos ImageNet importado de MXNet u ONNX.
49
Gluon Modelo
Zoo.