我尝试使用 <a href="https://d2l.ai/chapter_installation/index.html#" rel="nofollow noreferrer">https://d2l.ai/chapter_installation/i
我需要在 Android 上运行自定义的 GluonCV 对象检测模块。
我已经在自定义数据集上对模型 (ssd_512_mobil
我正在关注 GluonCV 的 <a href="https://cv.gluon.ai/build/examples_datasets/detection_custom.html#sphx-glr-build-examples-datasets-d
我写了一个需要 mxnet 的包。
mxnet 有很多版本。
<pre><code>mxnet-cu102
mxnet-cu101
mxnet-cu100
mxnet-cu92
mxnet-cu90
我正在尝试在 GPU 上使用 VS2019 运行此示例（使用 CPU 可以工作）
<code>https://github.com/deepakkumar1984/MxNet.Sharp
我需要在 Mac OS 上安装 MXNET 包。
我试过了
<pre><code>install.packages("mxnet")
</code></pre>
并得到以下
我的配置是：
<pre><code>gpu: Nvidia GeForce MX450 with 2GB Graphics Card
Cuda version: 10.1
MxNet Version: mxnet-cu101: 1.8.0
<
我正在 colab 上使用 <a href="https://cv.gluon.ai/model_zoo/detection.html#faster-rcnn" rel="nofollow noreferrer">faster_rcnn_resnet
我想用 gpu 安装 mxnet。并使用了 <code>pip install mxnet-cu90</code>。但是，当我导入包时遇到此错误：
<pre><c
我正在尝试在我的 Windows 上安装 mxnet，但收到以下似乎与 numpy 有关的错误。我尝试手动卸载 numpy 或安装
我正在尝试在 Mxnet 上使用 Nvidia Xavier NX 脚本运行以训练深度学习模型，但一直遇到以下错误，我不确定
如何从 DJL 调用自定义 mxnet 操作员？例如。 <a href="https://github.com/apache/incubator-mxnet/tree/1.7.0/example/extension
我正在尝试使用 gluoncv API 实现符号分类器，作为我最后一年大学项目的一部分。
数据集：<a href="ht
我今天有一个奇怪的行为。当我在 PyCharm 中运行我的 mxnet 模型加载程序时，它给出：
<pre><code>terminate
将 MXNet i3d_resnet50_v1_custom 模型转换为 onxx 时，出现如下错误：
<pre><code>ValidationError: Graph must be in single
我使用 pip 安装了以下版本的 <code>mxnet==1.4.0</code> 和 <code>gluonnlp==0.9.1</code>。
但是，当我运行以下
现在我正在尝试使用 MXNet 包训练模型，但它引发了张量数据类型的问题。信息如下：
<pre><code>Version:
我正在尝试使用 <code>gluoncv.auto.tasks.object_detection</code> 对多个对象检测模型进行超参数搜索，但在使用以
观察到 GluonTS 深度状态时间序列模型在不同的操作系统中表现不同。在 Mac OS（四核、物理 VM、intel i7 @2.3
运行对象检测 (retinaF) python 脚本时出现奇怪的行为。
前 3 个检测错误：
<块引用>
cuBLAS：检查
