0.深入理解GPU训练加速原理 我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练(相较于CPU),具体的速度对比可以参看我之前写的速度对比博文: [深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU) GPU是如何加速的呢? 我打算从两个方面来解答: 单个GPU较于CPU加速: 在训练网络中,其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面,大部分网络训练的过程都是1.计算loss,2.根据loss求梯度,3.再根据梯度更新参数(梯度下降原理).无论在GPU还是CPU中,都是不断重复123步.但是由

摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类.回归和强化学习.元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务.在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能.实际上,我们的方法训练模型易于微调.结果表明,该方法在两个few shot图像分类基准上都取得了最新的性能,在少镜头回归上取得了良好的效果,并加速了基于神经网

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不

NVIDIA GPU卷积网络的自动调谐 针对特定设备和工作负载的自动调整对于获得最佳性能至关重要.这是关于如何为NVIDIA GPU调整整个卷积网络. NVIDIA GPU在TVM中的操作实现是以模板形式编写的.模板有许多可调旋钮(平铺系数.展开等).将调整神经网络中的所有卷积和深度卷积算子.在调优之后,生成一个日志文件,其中存储了所有所需操作符的最佳旋钮值.当TVM编译器编译这些运算符时,它将查询此日志文件以获得最佳的旋钮值. 还发布了一些NVIDIA GPU的预调参数.可以去NVIDIA G

目录 1. 核心贡献 2. 实验设置 2.1. 任务设置 2.2. 网络设置 3. 实验结果 4. 启发 论文:How transferable are features in deep neural networks? 1. 核心贡献 我们都知道,深度网络中的特征是逐渐特化的.如果我们将一个深度网络中的高层特征,迁移用于另一个任务,那么这个新任务的表现很有可能不理想. 这篇文章讨论的就是深度网络中特征的可迁移性,通过实验有以下3点发现: 越高层的特征越难以迁移. 迁移后网络的参数联动性被打破,

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的"UFLDL 建立分类用深度网络"基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更"深"的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇"无监督特征学习"只有一层隐藏层.原文深度网络概览不仅给出了深度网络优势的一种解释,还总结了几点训练深度网络的困难之处,并解释了逐层贪婪训练方法的过程.关于深度网络优势的表述非常好,贴在这里. ​ 使用深度

####欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 介绍 GRU(Gated Recurrent Unit) 是由 Cho, et al. (2014) 提出,是LSTM的一种变体.GRU的结构与LSTM很相似,LSTM有三个门,而GRU只有两个门且没有细胞状态,简化了LSTM的结构.而且在许多情况下,GRU与LSTM有同样出色的结果.GRU有更少的参数,因此相对容易训练且过拟合问题要轻一点. 目录 GRU

前面记到了深度网络这一章.当时觉得练习应该挺简单的,用不了多少时间,结果训练时间真够长的...途中debug的时候还手贱的clear了一下,又得从头开始运行.不过最终还是调试成功了,sigh~ 前一篇博文讲了深度网络的一些基本知识,这次讲义中的练习还是针对MNIST手写库,主要步骤是训练两个自编码器,然后进行softmax回归,最后再整体进行一次微调. 训练自编码器以及softmax回归都是利用前面已经写好的代码.微调部分的代码其实就是一次反向传播. 以下就是代码: 主程序部分: stacked

这一个多周忙别的事去了,忙完了,接着看讲义~ 这章讲的是深度网络(Deep Network).前面讲了自学习网络,通过稀疏自编码和一个logistic回归或者softmax回归连接,显然是3层的.而这章则要讲深度(多层)网络的优势. Deep Network: 为什么要使用深度网络呢?使用深度网络最主要的优势在于,它能以简洁的方式来表达比浅层网络大得多的函数集合.正式点说,可以找到一些函数,它们能够用k层网络简洁的表达出来(这里的简洁指的是使用隐层单元的数目与输入单元数目是多项式关系),但是对一

前言:今天他给大家带来一篇发表在CVPR 2017上的文章. 原文:LBCNN 原文代码:https://github.com/juefeix/lbcnn.torch 本文主要内容:把局部二值与卷积神经网路结合,以削减参数,从而实现深度卷积神经网络端到端的训练,也就是未来嵌入式设备上跑卷积效果将会越来越好. 主要贡献: 提出一种局部二值卷积(LBC)可以用来替代传统的卷积神经网络的卷积层,这样设计的灵感来自于局部二值模式(LBP).LBC主要由一个预先定义好的稀疏二值卷积滤波器,这个滤波器在整个

NEWS 近日,Cloudflare 和 APNIC联合推出了1.1.1.1DNS网络加速. Cloudflare 运行全球规模最大.速度最快的网络之一.APNIC 是一个非营利组织,管理着亚太和大洋洲地区的 IP 地址分配. Cloudflare 有网络,APNIC 有 IP 地址(1.1.1.1).所以,Cloudflare 和 APNIC联合起来,旨在打造一个更快的网络环境. 我们知道,几乎互联网上的一切活动均由一个DNS请求开始,DNS可以说是网络的目录.点击链接.打开应用.发送电子邮件

CDN全称Content Delivery Network,即内容分发网络.其基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快.更稳定.通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络,CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接.负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上.其目的是使用户可就近取得所需内容,解决 Internet 网络拥挤的状况,提高用户访问网站的响应速度. 在不同

前向网络:无反馈 feedback 连接 [输出单元] 线性 -- 高斯分布 . sigmoid单元 -- bernoulli输出. softmax单元 -- multinoulli [隐藏单元] 整流线型单元: relu,不可微,但是在梯度下降中的表现依然很好.原因是只要接近局部最小值即可,不需要达到. 优势:二阶导数几乎处处为0,也就是梯度更加有用! 缺陷:如果为0,那么就不能基于梯度的方法学习,因此需要拓展. 拓展:在小于0时使用一个非零的斜率: 绝对值整流:固定为1 渗透整流: Leak

引用 跟一个网友就有关IPsec的网络加速以及降低延迟等问题进行了一些讨论,并总结了一写粗浅的看法. 因为FEC的资料并不多,所以分享出来,希望能被有需要的人看见:) 先说一下FEC. 我们使用ipsec的本质,就是在IP层之上建立一条软件的点到点通信链路.通过internet到底任意地方. 由于internet的广域性,或者传输介质或者距离的限制等,倒是数据包的丢失,损坏,高延迟扥各种问题. 对比于专线的方案.我们可是改善介质,做链路保障等提高服务质量. 那么在VirtualPN软件的层面上我

HMS Core 6.0已于7月15日全球上线,本次版本向广大开发者开放了众多全新能力与技术.其中HMS Core Network Kit开放了全链路网络加速技术,助力开发者为用户提供低时延的畅快网络体验. 插入封面图 Network Kit是HMS Core面向开发者开放的一款网络基础服务套件,为开发者提供简单易用.低时延.高吞吐和高安全的端云传输通道.本次Network Kit开放的全链路网络加速技术,能够根据用户的网络状况,提供差异化的参数调优,减少使用过程中的无效等待.全链路网络加速技术

​编者按:在深度学习"红透"半边天的同时,当前很多深度学习框架却面临着共同的性能问题:被频繁调用的代数运算符严重影响模型的执行效率. 本文中,微软亚洲研究院研究员薛继龙将为大家介绍能够轻松玩转计算性能的"加速神器"--内核融合,探讨内核融合在加速深度学习上的主要方法以及当前面临的主要挑战. 如今,较为常见的深度学习框架(如CNTK.TensorFlow和Caffe2等)都会将一个深度学习的模型抽象成为一个由一些基本运算符(Operator)组成的有向无环的数据流图(

本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h