进入更深的层次:模型构造.参数访问.自定义层和使用 GPU. 模型构建 在多层感知机的实现中,我们首先构造 Sequential 实例,然后依次添加两个全连接层.其中第一层的输出大小为 256,即隐藏层单元个数是 256:第二层的输出大小为 10,即输出层单元个数是 10. 我们之前都是用了 Sequential 类来构造模型.这里我们另外一种基于 Block 类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解 Sequential 的运行机制. 继承 Block 类来构造模型 Blo…

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数. 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize(). from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.unifor…

深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型,包含了:输入层,隐藏层和输出层,其中隐藏层是最重要也是深度最多的,通过TensorFlow,python代码可以构建神经网络层函数,比如我们称之为add_layer()函数,由于神经网络层的工作原理是一层的神经元处理完成后得到一个结果,然后传递给下一个神经元,这就类似于函数的return与参数变量,所以最终代码的模型应该如下图所示: 通过add_layer的层层嵌套,实现上一个add_layer的结果返回给…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…

MXNet深度学习库简介 摘要: MXNet是一个深度学习库, 支持C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab以及JavaScript等语言; 支持命令和符号编程; 可以运行在CPU,GPU,集群,服务器,台式机或者移动设备上. mxnet是cxxnet的下一代, cxxnet借鉴了Caffe的思想, 但是在实现上更加干净. MXNet安装: 这里针对的是Ubuntu 12+以上的系统的安装过程, 首先安装git(如果你电脑上还没有的话): # Install gi…

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里…

1.介绍 目标检测是指任意给定一张图像,判断图像中是否存在指定类别的目标,如果存在,则返回目标的位置和类别置信度 如下图检测人和自行车这两个目标,检测结果包括目标的位置.目标的类别和置信度 因为目标检测算法需要输出目标的类别和具体坐标,因此在数据标签上不仅要有目标的类别,还要有目标的坐标信息 可见目标检测比图像分类算法更复杂.图像分类算法只租要判断图像中是否存在指定目标,不需要给出目标的具体位置:而目标检测算法不仅需要判断图像中是否存在指定类别的目标,还要给出目标的具体位置 因此目标检测算法实际…

原文连接:https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/79015827 注:这篇文章是上面连接作者的文章.在此仅作学习记录作用. 如今深度学习发展火热,但很多优秀的文章都是基于经典文章,经典文章的一句一词都值得推敲很分析.此外,深度学习虽然一直被人诟病缺乏足够令人信服的理论,但不代表我们不能感性分析,下面我们将对2014年夺得ImageNet的定位第一和分类第二的VGG网络进行分析,在此过程中更多的是对这篇经典文章的感性分析,希望和大家共同…

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia,目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出. Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便…

https://mp.weixin.qq.com/s/wjgoH6-eJQDL1KUQD3aQUQ 大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践 原创: 非易 祝升 仲远 美团技术团队 前天    …

mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU.默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算.在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示. 需要注意的是,mx.cpu()(或者在括号里填任意整数)表示所有的物理 CPU 和内存.这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU 核. 但 mx.gpu() 只代表一块显卡和相应的显卡内存.如果有多块 GPU,我们用 mx.…

虽然 Gluon 提供了大量常用的层,但有时候我们依然希望自定义层.本节将介绍如何使用 NDArray 来自定义一个 Gluon 的层,从而以后可以被重复调用. 不含模型参数的自定义层 我们先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层.事实上,这和 "模型构造" 中介绍的使用 Block 构造模型类似. 通过继承 Block 自定义了一个将输入减掉均值的层:CenteredLayer 类,并将层的计算放在 forward 函数里. class CenteredLayer(nn.Block)…

一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层,确定输入数据的类型和样式. 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 def Input(shape=None, batch_shape=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None): if not batch_shape and tensor is None: assert shape…

基于NVidia开源的nvidia/cuda image,构建适用于DeepLearning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,再装某个框架就省事儿了. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和nvidia-docker2 Host OS: Ubuntu 18.04 64 bit CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Docker CE: 18.09.1 nvidia-dock…

概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具,帮助程序员进入人工智能生态 你可以使用Core ML 3为iPhone构建机器学习和深度学习模型 在本文中,我们将为iPhone构建一个全新的应用程序! 介绍 想象一下,在不需要深入了解机器学习的情况下,使用最先进的机器学习模型来构建应用程序.这就是Apple的Core ML 3! 你是Apple的狂热粉丝吗?你用iPhone吗?有没有想过Apple是如何利用机器学习和深度学习来驱动其应用和软件的? 如果你对以上任何一个问题…

一.导言 本教程适合对人工智能有一定的了解的同学,特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣.⼯程师和研究⼈员.但本教程并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,我们将从头开始解释每⼀个概念.虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程,但你只需了解基础的数学和编程,例如基础的线性代数.微分和概率,以及基础的 Python 编程本教程将全⾯介绍深度学习从模型构造到模型训练的⽅⽅⾯⾯,以及它们在计算机视觉和⾃然语⾔处理中的应⽤.我们不仅将阐述算法原理,还将基于 Apache MXNet 来演⽰它…

  利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型 使用 TensorFlow 一个最大的好处是可以用各种运算符(Ops)灵活构建计算图,同时可以支持自定义运算符(见本公众号早期文章<TensorFlow 增加自定义运算符>).由于运算符的粒度较小,在构建深度学习模型时,代码写出来比较冗长,比如实现卷积层:5, 9 这种方式在设计较大模型时会比较麻烦,需要程序员徒手完成各个运算符之间的连接,像一些中间变量的维度变换.运算符参数选项.多个子网络连接处极易发生问题,肉眼检查也很难发现代码中潜伏的…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建.涉及卷积神经网络.循环神经网络等核心的技术,并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型.给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法. 学习参考: <TensorFlow学习指南:深度学习系统构建详解>英文PDF+源代码+部分中文PDF 英文完整版PDF,242页,带目录书签,彩色配图,文字可以复制粘贴: 中文部分PDF,包含第1.2.3章,文字可以复制粘贴: 配套源代码.…

使用 谷歌提供了免费的K80的GPU用于训练深度学习的模型.而且最赞的是以notebook的形式提供,完全可以做到开箱即用.你可以从Google driver处打开.或者这里 默认创建的是没有GPU的,我们需要修改,点击"代码执行程序" 然后就会有GPU使用了 挂在Google云盘 执行如下代码 !apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools…

内容 背景 准备 实践 结果 总结 引用 背景 老规矩,先上代码吧 代码所在: https://github.com/BruceDone/darknet_demo 最近在做深度学习相关的项目的时候,了解在现有的深度学习检测流派里面有one-stage ,two stage 两种流派,one-stage流派中yolo模型十分的抢眼 OK,在进一步了解了yolo模型之后,发现不仅有提供速度非快的yolo v3 tiny 版本,而且准确率也非常高,顿时想起了之前在上一篇Tensorflow破解验证码只…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接…

(转载:http://www.36dsj.com/archives/85383)机器学习与人工智能,相信大家已经耳熟能详,随着大规模标记数据的积累.神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广,深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点.近年来,无论是图像的分类.识别和检测,还是语音生成.自然语言处理,甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破.而随着TensorFlow.Caffe等开源框架的发展,深度学习的门槛变得越来越低,甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾…

用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对范围狭窄的服务器级 GPU 进行了优化,需要在其它平台,如移动电话.物联网设备和专用加速器(FPGA.ASIC)上部署大量精力.随着深度学习框架和硬件后端数量的增加,建议建立一个统一的中间表示 (IR) 堆栈,以缩小以生产力为中心的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差距. TVM 是一个新…

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇       本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅…

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL…

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景…