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{{c|pickle.dump}}말고 {{c|mx.nd.load, mx.nd.save}}를 쓸 수 있다. [http://mxnet.io/tutorials/basic/ndarray.html#serialize-from-to-distributed-filesystems] | {{c|pickle.dump}}말고 {{c|mx.nd.load, mx.nd.save}}를 쓸 수 있다. [http://mxnet.io/tutorials/basic/ndarray.html#serialize-from-to-distributed-filesystems] | ||
| − | symbolic api를 설명[http://mxnet.io/tutorials/basic/symbol.html]하면서 중간에 장점이 하나 나오는데 이런게 | + | symbolic api를 설명[http://mxnet.io/tutorials/basic/symbol.html]하면서 중간에 장점이 하나 나오는데 이런게 있었네 싶었음. ㅎㅎ : 미리 그래프를 짜 놓으면 나중에 어떤 결과값이 필요할지 미리 알 수 있어서 계산중간값들을 모두 저장해둘 필요가 없다. 메모리가 절약됨. |
2017년 6월 26일 (월) 17:13 판
뭘 이렇게들 만들어 대는지. tf가 맘에 안들기는 하지만.
걍 numpy를 쓰지 않는 이유는 cpu, gpu등 자유로이 알아서(?) 처리해주고, 병렬까지도 알아서(?) 한다고 함. [1]
broadcast[2]: rep같은건가봄.
pickle.dump말고 mx.nd.load, mx.nd.save를 쓸 수 있다. [3]
symbolic api를 설명[4]하면서 중간에 장점이 하나 나오는데 이런게 있었네 싶었음. ㅎㅎ : 미리 그래프를 짜 놓으면 나중에 어떤 결과값이 필요할지 미리 알 수 있어서 계산중간값들을 모두 저장해둘 필요가 없다. 메모리가 절약됨.