目录 TensorBoard计算加速 0. 写在前面 1. TensorFlow使用GPU 2. 深度学习训练并行模式 3. 多GPU并行 4. 分布式TensorFlow 4.1 分布式TensorFlow原理 4.2 分布式TensorFlow模型训练 5. 写在最后 TensorBoard计算加速 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 工具 python3.5.1,pycharm 1. TensorFlow使用GPU 1. 如何使用lo…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

Fluid 是云原生基金会 CNCF 下的云原生数据编排和加速项目,由南京大学.阿里云及 Alluxio 社区联合发起并开源.本文主要介绍云知声 Atlas 超算平台基于 Fluid + Alluxio 的计算加速实践,以及 Fluid 是如何为 Atlas 带来全新的数据集管理方式的. Atlas平台介绍 云知声是一家专注物联网人工智能服务公司.云知声的 AI 技术栈涵盖了信号.语音.图像.文本的感知和表达能力,知识.理解.分析.决策等认知技术,并朝着多模态人工智能系统方向发展.云知声 Atl…

目录: 一.TensorFlow使用GPU 二.深度学习训练与并行模式 三.多GPU并行 四.分布式TensorFlow 4.1分布式TensorFlow的原理 4.2分布式TensorFlow模型训练 4.3使用caicloud运行分布式TensorFlow 深度学习应用到实际问题中,一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大.为了加速训练,TensorFlow可以利用GPU或/和分布式计算进行模型训练. 一.TensorFlow使用GPU TensorFlow可以通过td.device函数来指…

在tensorflow里可以通过tf.device函数来指定每个运行的设备,可以是GPU也可以是CPU,比如CPU在tensorflow里的名称为/cpu:0,即便电脑里有多个CPU,tensorflow也并不会去区分它们,但是每台设备上的GPU名称却是不一样的,第N个GPU的名称为/gpu:n,第一个GPU名字为/gpu:0,第二个为/gpu:1,以此类推. 此外,tensorflow提供了快捷的方式查看运行每一个运算的设备,也就是在生成会话的时候设置log_device_placement参…

上周看到韩松毕业论文,扯出神经网络加速器EIE,刚好这周调研了一下neuFlow,扯出09年的一篇做卷积加速的文章,大牛Lecun Yan的学生做的,一晃眼,快十年了.也记录之. 这一套还没研究透,又被换了方向,只好抽出一个晚饭时间,把看懂的记下来,不懂的暂时不研究了,如果以后再被拎回来搞这个方向再看吧. 1. neuFlow的整体思想: CNP是09年的一个卷积加速器,newFlow是12年的一个神经计算芯片,并加上了luaFlow编译器做成了一个嵌入式系统,可以实现人脸识别.场景分割等等.…

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决…

本文由云+社区发表 做为大数据生态系统中最重要的底层存储文件系统HDFS,为了保证系统的可靠性,HDFS通过多副本的冗余来防止数据的丢失.通常,HDFS中每一份数据都设置两个副本,这也使得存储利用率仅为1/3,每TB数据都需要占用3TB的存储空间.随着数据量的增长,复制的代价也变得越来越明显:传统的3份复制相当于增加了200%的存储开销,给存储空间和网络带宽带来了很大的压力.因此,在保证可靠性的前提下如何提高存储利用率已成为当前HDFS应用的主要问题之一. 针对这些问题,英特尔.Cloudera…

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识…

数据源加速见官方文档(必须使用DAAL自己的库): Data Management Numeric Tables Tensors Data Sources Data Dictionaries Data Serialization andDeserialization Data Compression Data Model 可以看到支持的数据源:同数据类型的table(matrix),不同类型的table,以及从DB文件取数据.数据序列化.压缩等. 在这些定制的数据源上,Intel DAAL使用自…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/buxizhizhoum/p/8086230.html 环境: 系统:ubuntu 16.04 cpu:i5 gpu:gt920m memory:8g disk:SSD 256g 1．安装显卡驱动 首先需要保证电脑有满足cuda要求的显卡,ubuntu一般安装完成后都会使用集成显卡,独立显卡并没有充分利用. ubuntu安装NVIDIA驱动还涉及到和原有驱动的冲突,这部分在网上比较多,也有些坑需要踩,可以自己搜索. 安装nvida的驱…

作者:DJ 审校:Kevin·Wang 1. 容器生态圈新的创新方向 2018年容器技术圈的年终盛典北美KubeCon终于在西雅图落下了帷幕.这次北美KubeCon总共吸引了8000多观众参会,创下历史新高.先放一张图来感受下现场的火爆程度. 关注Kubernetes的小伙伴应该已经感觉到了,与观众参会热情形成鲜明对比的是,这届KubeCon传递出了一个信号:针对Kubernetes本身的变化越来越少,我们也越来越难看到那些激动人心的大特性.Kubernetes正变得“无聊”已经成了一个既定的事…

CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和优化,以供初级或中级开发人员使用. 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关键原因之一.CUDA平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统. 与任何新平台一样,CUDA的成功依赖于CUDA生态系统可用的工具.库.应用程序和合作伙伴.任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序…

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时,若想要获得明显的计算加速效果,最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务,扩展到使用多进程或多线程的方式执行. 而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言,以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要,从而避免将时间过多花费在编写程序上.而今天的文章费老师我就来带大家学习如何…

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结…

目录 第10章 TensorFlow高层封装 第11章 TensorBoard可视化 第12章 TensorFlow计算加速 第10章 TensorFlow高层封装 目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个,分别是TensorFlow-Slim.TFLearn.Keras和Estimator. TensorFlow-Slim是Google官方给出的相对较早的TensorFlow高层封装,Google通过TensorFlow-Slim开源了一些已经训练好的图像分析模型,所以目前在图像识…

Tensorflow一些常用基本概念与函数(一) 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数…

一.ML-Agents简介 近期在学习Unity中的机器学习插件ML-Agents,做一些记录,用以简单记录或交流学习. 先简单说一下机器学习使用的环境场景:高视觉复杂度(Visual Complexity,例如星际争霸.Dota2职业玩家与AI竞技).高物理复杂度(Physical Complexity,例如模拟两足.四足生物行走,这里Unity ML-Agents官方也有相关例子).高认知复杂度(Congnitive Complexity,例如AlphaGo).以上几种场景利用传统算法较难搞…

按理说‘高大上’的FPGA,多出现在航天航空(如火星探测器).通信(如基站.数据中心).测试测量等高端应用场景.但麦迪却也发现,近期,在很多创客的作品内部都有FPGA的影子.这或许也从侧面看出,打从总理先生的“双创”态度以来,开发者们踊跃的态度,创客们的智能硬件作品已经不再是小打小闹,更多的向尖端技术靠拢,也更贴近产业化应用. 但毕竟,FPGA在开发者心目中有着‘开发入门难’.‘贵’等等初印象,对于FPGA在创客作品中的开发与应用,麦迪想从两个角度和大家探讨:“何时考虑在自己的设计中应用FPGA…

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun…

CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案,目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等. CuDNN可以在官网免费获得,注册帐号后即可下载.官网没有找到安装说明,下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明.基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里, 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以.这里把他们加到CUDA的文件夹下(参考这里) tar -xzvf cudnn-6.5-li…

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频…

特此声明:本文不允许用于商业目的,允许转载(注明一下啦). 首先,官方的参考文献为:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html. 现在开始: 安装一些依赖包(对于gcc与g++编译器,就不多说了,可以apt-get install build-essentital),命令如下: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev li…

 张冬:OpenPOWER CAPI为什么这么快?(二) PMC公司数据中心存储架构师张冬 有了CAPI的FPGA是怎么做的? 首先认识一下这个体系里的三个角色: AFU(Acceleration Function Unit),主加速逻辑部分就是FPAG的加速芯片.用户能够把自己的加速逻辑和Firmware写进去. PSL-Power Service Layer,提供接口给AFU用于读写主存和V2P地址翻译(与CPU側使用同一个页表,并包括TLB),同一时候负责Probe CAPP实现全局c…

题记:从一开始不知道显卡就是GPU(虽然是学计算机的,但是我真的不知道…脑残如我也是醉了),到搞好所有这些环境前后弄了5天时间,前面的买显卡.装显卡和装双系统见另一篇博客装显卡.双系统,这篇主要记录我怎么配置后面的环境,虽然中间重装Ubuntu三次,后面安装过程也没差别. 基础平台:64-bit,Ubuntu14.04 1.安装NVIDIA驱动(参考技术文章,基本是复制啊,蟹蟹作者~) (1) 在官网下载NVIDIA驱动,根据自己买的型号选择下载,放到 /home/lvxia/ 目录下面,我下载…

## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html # Contributions simplifying and improving our build system are welcome! # cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN). # USE_CUDNN := 1 "CuDNN是NVIDIA专门针对Deep Learning框架设计的一套G…

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些…

一.AXI DMA介绍 本篇博文讲述AXI DMA的一些使用总结,硬件IP子系统搭建与SDK C代码封装参考米联客ZYNQ教程.若想让ZYNQ的PS与PL两部分高速数据传输,需要利用PS的HP(高性能)接口通过AXI_DMA完成数据搬移,这正符合PG021 AXI DMA v7.1 LogiCORE IP Product Guide中介绍的AXI DMA的应用场景:The AXI DMA provides high-speed data movement between system memor…

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…

目录 说明 分析 全局设定文件:$TF_ROOT/WORKSPACE 外部依赖项入口:tensorflow/workspace.bzl 看看有多少package? 本来是想理解一下TF源码编译过程的,后来发现功力和时间有限,就只分析了两个入口级文件$TF_ROOT/WORKSPACE和$TF_ROOT/tensorflow/workspace.bzl 说明 只考虑Bazel,不考虑CMake. 只考虑WORKSPACE,BUILD,*.bzl,不考虑configure和configure.py…