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…

Pytorch版本介绍 torch:1.6 CUDA:10.2 cuDNN:8.1.0 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择和自己显卡相匹配的显卡驱动 下载安装 确认项目所需torch版本 # pip install -r requirements.txt # base -----------------------…

最近两周一直在尝试着分布式深度学习的架构,主要的原因一方面是几台机子全是1060卡,利用深度网络在较大数据样本上训练的效率极其低下,所以尝试着将几台机子做成分布式,看看能否提高训练效率:第二方面是有人习惯使用tensorflow,有人习惯使用keras,也有人喜欢使用pytorch等,虽然这些框架各自都有分布式的实现,但总的来说不能统一到一个平台上,造成使用上有不好的体验.在查资料的时候正好看到了horovod这个框架,它是集成了多个深度框架的一个统一平台,搭建和使用起来都比较方便,所以打算尝试…

人工智能范畴及深度学习主流框架,谷歌 TensorFlow,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 ====================================== 大家现在对人工智能的期望太高了,2017是人工智能投资资本热的一年,但实际突破还是有限,估计过几年又会死掉一大批人工智能的创业公司,大家变得回归理性,调整到正常的认知水平上. 这种革命性技术不可能有资本追求快速暴利那么快见效的,几年内都很难有重大突破. 2020年再来看估计能有理性后的…

人工智能范畴及深度学习主流框架,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 工业机器人,家用机器人这些只是人工智能的一个细分应用而已.图像识别,语音识别,推荐算法,NLP自然语言,广告算法,预测算法,数据挖掘,无人驾驶.医疗咨询机器人.聊天机器人,这些都属于人工智能的范畴. 人工智能现在用到的基础算法是深度学习里面的神经网络算法,具体应用场景有不同的专业算法实际上很多细分领域的,差别还是很多的机器人的对运动控制算法,图像识别算法要求比较高像alphaGo,推荐算法…

分布式深度学习DDL解析 一．概述 给一个庞大的GPU集群,在实际的应用中,现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能,该文章提出了Tiresias,即一个GPU集群的调度器,专门适应分布式深度学习任务,该调度器能够有效率的调度并且合适地放置深度学习任务以减少他们的任务完成时间(JCT(Job Completion Time)),一个深度学习任务执行的时间通常是不可预知的,该文章提出两种调度算法,基于局部信息的离散化二维Gittins索引(Discretized Two Dimensional…

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的…

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.…

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…

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep…