最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon…

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40759186/article/details/87547795 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 用pytorch做dropout和BN时需要注意的地方 pytorch做dropout: 就是train的时候使用dropout,训练的时…

今天,群里一个兄弟抛出一个问题(如上),截图说明. 打断点调试下,貌似是console里面的log方法出错了,如下: 这个是console的log方法,为什么错呢,继续: 我们会发现,在这里是检测function的apply方法,但是我们在控制台输入typeof logFn会发现,输出的是"object",竟然是object!!!好吧,这算是找到问题了.那么,怎么办呢? 我想了个笨方法,你不是"object"么,那我就手动改成"function"…

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/95370db7/,欢迎阅读最新内容! keras multi gpu training Guide multi_gpu_model import tensorflow as tf from keras.applications import Xception from keras.utils import multi_gpu_model import numpy as np G = 8 batch_size_per_gpu =…

第三周:Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks 调试处理(Tuning process) 目前为止,你已经了解到,神经网络的改变会涉及到许多不同超参数的设置.现在,对于超参数而言,你要如何找到一套好的设定呢?在本节中,我想和你分享一些指导原则,一些关于如何系统地组织超参调试过程的技巧,希望这些能够让你更有效的聚焦到合适的超参设定中. 关于训练深度神经网络最难的事情之一是你要处理的参数的数量,下面粗…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 总体逻辑 2.1 注释&思路 2.2 总体代码 0x03 配置数据 3.1 CUB函数 3.1.1 cub::DeviceScan::InclusiveSum 3.1.2 cub::Dev…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 总述 2.1 注释 2.2 代码 0x03 输入 3.1 定义 3.2 切换 0x04 backward 4.1 总体代码 4.2 AllGather 4.2.1 原理 4.2.2 代码 4.…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 定义 0x03 构建 3.1 调用 3.2 构造函数 3.3 如何确定slot 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 alltoall 4.3 Reorder 4.3.1 思路 4.3.2 图示 4.4 slot id 4.…

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________…