封装cuda/cudnn写卷积网络前向计算程序

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封装cuda/cudnn写卷积网络前向计算程序

目录基本编译配置一些常识 BN层的坑 cuda基础向cuda核函数传入结构体指针? 参考:http://galoisplusplus.coding.me/blog/2018/05/22/cudaErrorCudartUnloading/ 主要是在linux下,使用cuda安装包里的cuda-memcheck来检查内存,它是类似于valgrind的存在. 基本编译配置首先添加path: vim ~/.zshrc export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin 基…

2. CNN卷积网络-前向传播算法

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言我们已经了解了CNN的结构,CNN主要结构有输入层,一些卷积层和池化层,后面是DNN全连接层,最后是Softmax激活函数的输出层.这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构.图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我们上面最后的用Softmax激活函数的输出层. 2. 卷积层的前向传播还是以上面的图片作为例子. 先考虑最简单…

3. CNN卷积网络-反向更新

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言如果读者详细的了解了DNN神经网络的反向更新,那对我们今天的学习会有很大的帮助.我们的CNN卷机网络中有3种网络结构.1. 卷积层,2.池化层,3.全连接层.全连接层的反向传播的方式和DNN的反向传播的方式是一样的,因为DNN的所有层都是全连接的结构.卷机层和池化层下文会继续讲解. 2. 全连接反向更新这里先回顾下DNN的反向更新,我们进行反向更新主要是计算每一层的$W,b$的梯度.…

1. CNN卷积网络-初识

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面, 它的神经元间的连接是非全连接的, 同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的). 它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 2. CNN卷积网络结构我们先重整体的角度观察一下CNN卷积网络的结构: 上…

学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致…

基于TensorFlow解决手写数字识别的Softmax方法、多层卷积网络方法和前馈神经网络方法

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax…

利用TensorFlow识别手写的数字---基于两层卷积网络

1 为什么使用卷积神经网络 Softmax回归是一个比较简单的模型,预测的准确率在91%左右,而使用卷积神经网络将预测的准确率提高到99%. 2 卷积网络的流程 3 代码展示 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读入数据 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/&qu…