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安装GPU版本的MXNET需要NVIDIA系列的显卡，以及CUDA和cuDNN的安装。一、CUDA的安装CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkitWIN10使用CUDA9.0版本即可，默认安装C盘。PS：兼容性检测报警告可以不理会，大概率是因为自身的NVIDIA显卡支持的CUDA版本较高而我们安装的CUDA版本较低。二、cuDNN的安装现在
记录MXnet-cu102的安装#第一次写博客，写的不好不建议，可以把意见提出了，大佬勿喷1. 查看一下自己的cuda版本 cuda=10.2而我这边的python版本为3.6有点难办，如果使用国内源的话，mxnet最新版本为10.1也就是说10.2的版本是找不到的然后我就百度，查博客，看了很多篇文章，发现很多都是10.1，9.0版本的，找不到10.2版本无奈之下在哪去官网看看经过一番查找后，找到
数据结构分析与预处理一、原始数据结构shape:(时间点长度，节点个数，特征个数)1.1 案例示意选取6月20日早上8点到9点数据，网络的站点（网格划分）是5个，每个站点具有3个特征。8：00-8：05[ 特征1， 特征2，特征3]----节点1的特征[4,5,6]-----节点2的特征[7,8,9]-----节点3的特征[10,1
最近一直在搞神经网络，因为习惯了Windows的操作，一直在Windows下看文章写东西，也就顺势在Windows下做了代码编写和训练。一开始觉得速度也就那样，没太注意，但一次因为电脑比较忙拿同样的代码到别的装了Ubuntu系统的机子上面跑，才发现它们的效率意外的相去甚远。下面放出同样的代码在两个平台下的运行速度，希望看到的人能得到些许有用信息。MXNet架构实现内容为FCN全卷积神经网络，...
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'.was a deprecated alias for the builtin . To avoid this error in existing code, useby itself. Doing this will not modify any behavior and is safe.
本文分享了下载mxnet并在Jupyter中运行所遇到的一些困难及解决方法
安装类别：1） 用pip安装mxnet的python版本（CPU版本）2） 用pip安装mxnet的python版本（GPU版本）3） 编译安装到操作系统上这里只说前两种，且不管是windows还是linux，python2还是python3，安装命令都一样以下分别介绍1， 用pip安装mxnet的python版本C:\Users\someone>pip install mxnet100
mxnet只和1.20.x之前的numpy兼容，1.20.x以前的numpy只和1.1.x的pandas兼容。numpy-----1.19.x版本（1.19.5）pandas-----1.1.x版本（1.1.5）mxnet-----1.9.x版本（1.9.1）
在使用租用的 GPU 服务器安装 GluonTS 做时间序列预测有关的项目时，报错如下：OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory解决方法：去 NVIDIA 官网下载跟你 CUDA 版本和操作系统（我的是Ubuntu20.04）适配的 NCCL 文件，然后配置一下。
Mxnet安装报错Could not build wheels for numpy, which is required to install pyproject.toml-based project，阅读多篇文章后的个人总结
看到numpy<1.17.0时只用python3.7及以下的版本，将环境的python版本改为python=3.7即可安装。而该mxnet需要numpy版本。我的环境是python3.8。
对论文Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networksfor Traffic Flow Forecasting粗略解读
本文针对的是python环境下使用的mxnet，直接pip下载文件就可以了，没必要再安装vc2019和cmake，opencv等等，opencv在cv2模块中就已经包含了，如果你的系统里还没有cv2的话，可以使用pip install opencv-python进行下载至于不用再安装我上述的那些软件，是因为我踩过一次坑了，我发现最后你按别人的流程把那些软件都下载安装好，最后要生成的东西，直接pyt
安装的python3.7.0的位置 一般位于anaconda主目录下的envs/环境名/python.exe，这个环境名是对应你上面那个所创建的环境名，即由【conda create -n 】命令创建的环境名。【注意：mxnet和numpy之间存在版本依赖关系，如果numpy版本不对，mxnet也会报错，我测试的可能支持numpy的版本1.16 < version <=1.19】如果上述安装成功但
colab配置相关, 2019/11/11 亲测可用
如何制作符合pascal VOC格式的训练数据集（实操记录）1 pascal VOC数据集格式简介pascal VOC数据集由三个文件夹构成：JPEGImages，Annotations，ImageSets。JPEGImages文件夹：存放用于训练和测试的所有原始图片（这里不需要区分哪些图片用于训练，哪些图片用于测试）。Annotations文件夹：存放所有原始图片对应的标注文件（标准文件...
