运行环境:linux cuda cudnn cudnn API:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-developer-guide/index.html  代码: 执行卷积操作 代码参考:https://gist.github.com/odashi/1c20ba90388cf02330e1b95963d78039  #include <iomanip> #include <iostream> #include <cst…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出…

1.图像模糊  图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子.本质上,图像模糊就是将(灰度)图像I 和一个高斯核进行卷积操作:,其中是标准差为σ的二维高斯核.高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分,比如图像插值操作.兴趣点计算以及很多其他应用.SciPy 有用来做滤波操作的scipy.ndimage.filters 模块.该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积.eg: from PIL import Image from numpy import * from scipy.ndimage import…

1.4 SciPy SciPy(http://scipy.org/) 是建立在 NumPy 基础上,用于数值运算的开源工具包.SciPy 提供很多高效的操作,可以实现数值积分.优化.统计.信号处理,以及对我们来说最重要的图像处理功能.接下来,本节会介绍 SciPy 中大量有用的模块.SciPy 是个开源工具包,可以从http://scipy.org/Download 下载. 1.4.1 图像模糊 图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子.本质上,图像模糊就是将(灰度)图像 I 和一个高斯核进行卷积…

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.…

1 Foundations of Convolutional Neural Networks 1.1 cv问题 图像分类.目标检测.风格转换.但是高像素的图片会带来许多许多的特征. 1.2 边缘检测(卷积操作) 图像和卷积核(滤波器)移动相乘.横向.纵向滤波器.过滤器里的值也是可以学习的. 1.3 Padding(补白) 卷积会使图像变小,丢掉部分边缘信息.所以需要将边缘补白,补充为0. 假设图片尺寸为n,卷积尺寸为f.卷积之后会变为n-f+1尺寸. padd尺寸为p.valid convolu…

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) 一.textCNN 整体框架 1. 模型架构 图一:textCNN 模型结构示意 2. 代码架构 图二: 代码架构说明 text_cnn.py 定义了textCNN 模型网络结构 model.py 定义了训练代码 data.py 定义了数据预处理操作 data_set 存放了测试数据集合. polarity.neg 是负面情感文本, polarity.pos 是正面情感文…

基本图像操作和处理(python) PIL提供了通用的图像处理功能,以及大量的基本图像操作,如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等. Matplotlib提供了强大的绘图功能,其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用户创建图像的函数. 为了观察和进一步处理图像数据,首先需要加载图像文件,并且为了查看图像数据,我们需要将其绘制出来. from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载图像 i…

Relay外部库使用 本文介绍如何将cuDNN或cuBLAS等外部库与Relay一起使用. Relay内部使用TVM生成目标特定的代码.例如,使用cuda后端,TVM为用户提供的网络中的所有层生成cuda内核.有时将各种供应商开发的外部库合并到Relay中也很有帮助.幸运的是,TVM具有透明地调用这些库的机制.对于Relay用户,要做的只是适当地设置目标字符串. 在可以使用Relay的外部库之前,TVM必须与要使用的库一起构建.例如,要使用cuDNN,需要启用cmake / config.cma…

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极…