Ubuntu14.04上Caffe安装指南 安装的准备工作 首先,安装官方版Caffe时.假设要使用Cuda.须要确认自己确实有NVIDIA GPU. 安装Ubuntu时,将/boot 分区分大概200M左右,太小了会导致升级系统时/boot空间不足.交换分区能够分到和机子的内存差点儿相同. /opt 和 /usr/local 文件夹要保证空间能够满足软件安装的需求.暂时文件夹也不能太小.建议10G以上,由于如今的Matlab.MKL软件都非常大,暂时文件夹可能挂载不上去.其余的差点儿相同都能够…
前言: 最近在学习深度学习,最先要解决的当然是开源框架的环境安装了.之前一直在学习谷歌的Tensorflow开源框架,最近实验中需要跟别人的算法比较,下载的别人的代码很多都是Caffe的,所以想着搭建好Caffe环境跑别人的代码.这中间经历过很多弯路,开始是入了Ubuntu16.04的坑,很多教程都说GCC版本不匹配,需要降级,我也尝试过发现很多坑:另外,就是安装matlab版本的Caffe以及安装GPU版本的Caffe,都经历了很多的波折,这前后摸索大概花了半个月左右.最后发现Ubuntu14…
安装环境:Ubuntu14.04.显卡Tesla K40C+GeForce GT 705.tensorflow1.0.0.pycharm5.0 说明:原文见博客园,有问题原文下留言,不定期回复.本文作者吴疆,转载请备注. 本文可解决的问题: 1.tensorflow1.0.0环境搭建 2.Ubuntu14.04安装pycharm5.0 3.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的demo程序 4.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的训练过程 安装步骤如下:…
人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…
事后补充比较全面的(找对资料真的省一半功夫):https://www.jianshu.com/p/5b708817f5d8?from=groupmessage Ubuntu16.04 + 1080Ti深度学习环境配置教程 ———————————————————————————————————————————— 以下是自己搭建环境时,所参考的有用资料: Anaconda完全入门指南 https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9 ubuntu16.04安装Anacon…
win7 配置微软的深度学习caffe   官方下载: https://github.com/Microsoft/caffe 然后 直接修改caffe目录下的windows目录下的项目的props文件配置支持哪些特性,然后直接打开vs的项目编译即可完成,怎一个爽字了得(nuget自动处理依赖问题) (1)注意修改python的绑定为true, (2)matlab的绑定为true, (3)usecudnn为false (4)cuda arch为compute_30 和sm_30(这个根据你自己的显…
原文链接为 http://www.hostingadvice.com/how-to/install-nodejs-ubuntu-14-04/ 由作者Jacob Nicholson 发表于October 27, 2015 在此对作者表示感谢 Node.js作为一个基于JavaScript的开发平台,正变得越来越流行.许多开发人员都想构建通过JavaScript开发的程序和库(不论前台还是后台).令人欣喜的是,名为npm的node包管理工具,可提供超过10万个基于node.js的程序包.当我们在本地…
安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习…
目录 深度学习必备库 - Numpy 1. 基础数据结构ndarray数组 1.1 为什么引入ndarray数组 1.2 如何创建ndarray数组 1.3 ndarray 数组的基本运算 1.4 ndarray数组的索引和切片 1.5 ndarray数组的统计计算 2. 随机数np.random 2.1 创建随机ndarray数组 2.2 设置随机种子 2.3 随机打乱ndarray数组顺序 2.4 随机选取元素 3. 线性代数操作 4. Numpy保存与导入文件 5. Numpy应用举例 5…
CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工…