mxnet数据集的制作和训练
1、本地分布式训练：支持在多CPU/GPU设备上的分布式训练，使其可充分利用云计算的规模优势。性能优化：使用一个优化的C++后端引擎并行I/O和计算，无论使用哪种语言都能达到最佳性能。云端友好，可直接与S3，HDFS和Azure兼容。
2、训练。在训练之前，用户还可以指定参数，以获得更优的表现，最后可以使用mmdetection提供的训练脚本进行训练。测试。用户可以使用mmdetection提供的测试脚本，将在自定义数据集上进行测试，以评估的性能。
3、训练集（Training Set）含义：帮助我们训练模型，即通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。测试集（Test Set）含义： 为了测试已经训练好的模型的精确度。
4、目前比较流行的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、MXNet等，它们都可以在Windows、Linux和macOS操作系统中使用。安装过程可以参考框架官方教程或者各种教学文章。第三步是获取数据集。
python基础数据结构:序列、映射、集合
Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。序列(列表、元组和字符串) 序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。
python自带数据结构：序列（如list）、映射（如字典）、集合（set）。
根据数据之间的关系，组合数据类型可以分为3类，分别是：序列类型、集合类型和映射类型。组合数据类型更能够将多个同类或不同类型组织起来，通过单一的表示使数据更有序、更容易。
序列：可通过偏移量来进行切片的对象。列表、元组、字符串都属于序列。散列：无法通过偏移量来进行切片的对象。比如 集合、字典。Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
Python的三种基本数据类型是数值型、序列型和映射型。解释：数值型：Python的数值类型包括整数和浮点数。这些类型的数据用于数学运算、数据分析等多种任务。
Python中创建集合的方法有哪些呢?
集合的创建有两种方法：直接赋值法和set()函数法。
也可以使用set()函数来创建集合，其中的参数为可迭代对象即可（比如字符串、列表、元组、迭代器等），前提是元素中必须是不可变类型。
在Python set是基本数据类型的一种集合类型，它有可变集合(set())和不可变集合(frozenset)两种。创建集合set、集合set添加、集合删除、交集、并集、差集的操作都是非常实用的方法。
python数据集
输出整个列表的时候显示为[Micha，100，True]输出单个的数值则为：Micha a.访问，直接使用L[0]表示第一个元素或者使用L[-1]表示最后一个数据，以此类推，但是注意访问不能越界（访问的序号不能超过元素的总数）。
集合(Set)在Python 3引入，通常使用较新版Python可直接创建，如下所示： strs=set([jeff，wong，cnblogs]) nums=set(range(10)) 看上去，集合就是由序列(或者其他可迭代的对象)构建的。
列表（List）是一种有序和可更改的集合 拓展：Python 编程语言中有四种集合数据类型：列表（List）是一种有序和可更改的集合。允许重复的成员。元组（Tuple）是一种有序且不可更改的集合。允许重复的成员。
Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
这里我们用 FAO(Food and Agriculture Organization) 组织提供的数据集，练习一下如何利用python进行探索性数据分析。
MatplotlibMatplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。
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