一键式训练自己的数据 mxnet应用到工业项目大概包括收集数据,转换数据,定义模型,训练模型和评估模型等几个步骤,在这里以常见的车牌字符识别为例讲解怎么用mxnet一键式训练自己的数据 1.mxnet安装 现在已经非常简单,装好python和pip后一句代码就能搞定: pip install mxnet 如果需要从原始码编译安装,可以参照和[mxnet VS2015编译.pdf](mxnet VS2015编译.pdf) 2.数据准备 chars文件夹是从车牌识别的开源项目中的数字0和1的字符样本,为了简单起见,我只提取了2类样本,其实一共有65类之多(字母+数字+汉字),不过只需要把图片文件拷贝过去就好,后面的操作基本一致。 数据是参考ImageNet的格式组织的,也就是所有的图片按照类别分组,相同类别的放入同一文件夹下,最后这些不同类别的文件夹放到一个文件夹(示例为platechars