[GitHub] [incubator-mxnet] gengyanlei commented on issue #17224: 关于mxnet.gluon的一些建议(使用方面)

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gengyanlei commented on issue #17224: 关于mxnet.gluon的一些建议(使用方面)
URL: https://github.com/apache/incubator-mxnet/issues/17224#issuecomment-571453654
 
 
   @wkcn 主要数据分发之后，预测结果需要像上面代码一样，对结果还需要遍历计算，不利于后续的相关操作，例如精度计算等。
    
   ![微信截图_20200107120038](https://user-images.githubusercontent.com/22360785/71871716-1014c800-3155-11ea-95b2-436fefa8b839.png)
   
   我的意思其实是把输入数据concat，直接输入网络，得到1个预测结果，我不关心哪个结果属于哪个gpu(没有意义)，然后计算loss时，只需要操作1次；
   
   像.step(batch_size=1)这样的操作可以完全写死的，这种灵活操作完全没有必要；
   数据分发这个我不清楚，可能部署时需要，但是在学术上面没考虑过这个，应该既可以分发，又可以写个封装API；对于很多人来说，手动数据分发的概率很小，我同学基本上都首选pytorch的开源项目，我从insightface入坑mxnet，从symbol转到gluon，不停的阅读mxnet官方API，感觉symbol数据读取比tf好用(仅数据读取方面)，但是损失计算不如tf；然后gluon数据读取和pytorch基本一致(但是一个是PIL，一个是Ndarray，操作细节又很多坑)，缺少一些东西(设置某个操作的发生概率，这个缺少，我提过)；但是gluon的结果预测，计算损失，学习率设置，都有些别扭，例如，学习率不能按照epoch设置，我查阅了所有的学习率API，都是按照step，不是按照epoch，不过可以通过set_learning_rate方法设置。
   ![微信截图_20200107141931](https://user-images.githubusercontent.com/22360785/71873077-3e94a200-3159-11ea-9ad3-046b0265207c.png)
   
   
   
   

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