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最近开始尝试MXNet框架，官方文档已经更新，网上中文文档的翻译已经是之前版本。因此打算在学习过程中将最新版的官方文档翻译出来，以便今后自己和相关学习者作为学习参考。不足之处，尽请留言！
官方文档链接：Tutorials

教程

这些教程介绍了一些深度学习的基本概念以及如何使用MXNet来实现他们。教程的基础部分包括使用数组，构建网络，加载/预处理数据等等。训练和推断部分讲解了线性回归的实现，使用MLP和CNN训练手写数字分类器，使用预训练模型进行推断，以及高效地训练一个大规模的图像分类器。

Python

基础
  • NDArray - GPU/CPU命令式张量运算
  • Symbol - 神经网络图和自动分化
  • Module - 神经网络训练和推断
  • Iterators - 加载数据
训练和推断
  • 线性回归
  • 手写数字识别
  • 使用预训练模型预测
  • 大规模图像分类

更多教程和示例参见Github

PS：以上各部分教程链接均对应博主中文版教程，非英文版链接，欢迎学习、指正！

本文标签： 教程中文版文档官方MXNet

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