这个项目是《MXNet深度学习实战》书籍的代码，2019年6月出版，目前可以从京东、天猫、淘宝、当当等平台购买。

前言

一直以来都希望将自己对算法的理解整理成笔记，和他人分享、切磋，2年前写博客是一个起点，1年前写这本书又是一个起点。

这本书侧重对算法基础和框架应用的介绍，同时包含丰富的实战代码帮助读者实现算法，关于这本书的详细内容可以参考这篇博客。读者在阅读这本书时遇到任何问题都可以在此项目的issue中留言，希望这本书能成为更多前行在AI之路上的同道之人的好伙伴，加油！

本书代码环境

• Ubuntu 16.04
• CUDA 8.0
• cuDNN 7.0.3
• MXNet 1.3.1
• Python 3.5

本书目录

• 第1章 全面认识MXNet
• 第2章 搭建开发环境
• 第3章 MXNet基础
• 第4章 MNIST手写数字体分类
• 第5章 数据读取及增强
• 第6章 网络结构搭建
• 第7章 模型训练配置
• 第8章 图像分类
• 第9章 目标检测
• 第10章 图像分割
• 第11章 Gluon
• 第12章 GluonCV

本书部分代码及内容参考了如下资料，特此注明：

• MXNet官方源码：MXNet。
• MXNet官方关于SSD算法的实现：SSD。
• MXNet官方关于FCN算法的实现：FCN。
• Gluon快速上手教程：Gluon。
• GluonCV库，一个非常棒的复现计算机视觉前沿算法的工具库：GluonCV。
• 《动手学深度学习》，中文书籍，讲解过程深入浅出，非常值得读者学习：书籍地址。