1.CPU使用情况查看 动态查看 打开终端,输入: $  top按Ctrl+C退出查看. 即可看到实时的CPU使用情况. 查看版本 $ top -h 即可看到当前procps-ng的版本. 2. gpu.显存 a.静态查看 在终端输入如下命令即可实现GPU使用情况的静态查看: $ invidia-smi b.动态查看 在终端输入: $ watch -n 1 nvidia-smi 即可实现动态查看.-n后面的数字是更新的时间间隔. 按Ctrl+C退出.

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.

MxNet有了亚马逊站台之后,声势大涨,加之接口多样化,又支持R语言所以一定要学一下.而且作为R语言的fans,为啥咱们R语言就不能上深度学习嘞~ ------------------------------ 一.MxNet对R的API接口 MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着不同的使用功能.       1. Windows/Mac用户--只能CPU训练 可以通过下面的代码安装预编译的版本.这个版本会每周进行预编译,不过为了保证兼容性,只能使用

由于有两个并行运行的处理器(CPU和GPU),会出现许多同步问题.假设我们有一些资源R存储了我们希望绘制的某些几何体的位置. 此外,假设CPU更新R的数据以存储位置p1,然后将引用R的绘图命令C添加到命令队列,目的是在位置p1处绘制图形. 将命令添加到命令队列不会阻塞CPU,因此CPU会继续运行. 在GPU执行绘图命令C之前,CPU继续并覆盖R的数据以存储新位置p2将会导致错误(参见下图). 这种情况的一种解决方案是强制CPU等待GPU完成处理队列中的所有命令直到指定的栅栏点(fence poi

最近一直在研究机器学习,看过两本机器学习的书,然后又看到深度学习,对深度学习产生了浓厚的兴趣,希望短时间内可以做到深度学习的入门和实践,因此写一个深度学习系列吧,通过实践来掌握<深度学习>和 TensorFlow,希望做成一个系列出来,加油! 学习内容包括了: 1. 小象学院的<深度学习>课程 2. TensorFlow的官方教程 3. 互联网上跟深度学习相关的教程 整个深度学习,学习的过程是通过一条主线串联起来的,这个知识结构总结的还是蛮好的. 1. 线性回归 - 线性回归是基础

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/78730158 即将进入 2018 年,随着硬件的更新换代,越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的难题.正如我们所知,机器学习的成功与否很大程度上取决于硬件的承载能力.在今年 5 月,我在组装自己的深度学习机器时对市面上的所有 GPU 进行了评测.而在本文中,我们将更加深入地探讨: 为什么深度学习需要使用 GPU GPU 的哪种性能指标最为重要 选购 GPU 时有哪些坑需

OpenPAI:大规模人工智能集群管理平台 2018年5月22日,在微软举办的“新一代人工智能开放科研教育平台暨中国高校人工智能科研教育高峰论坛”上,微软亚洲研究院宣布,携手北京大学.中国科学技术大学.西安交通大学和浙江大学四所国内顶尖高校共建新一代人工智能开放科研教育平台,以推动中国人工智能领域科研与教育事业的发展.作为由微软亚洲研究院为该平台提供的三大关键技术之一,Open Platform for AI(OpenPAI)也备受瞩目. 事实上,随着人工智能技术的快速发展,各种深度学习框架层出

如何用前端页面原型生成对应的代码一直是我们关注的问题,本文作者根据 pix2code 等论文构建了一个强大的前端代码生成模型,并详细解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型编写为 HTML 和 CSS 网站. 项目链接:https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras 在未来三年内,深度学习将改变前端开发.它将会加快原型设计速度,拉低开发软件的门槛. Tony Beltramelli 在去年发布了论文<pix2code:

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在

 https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章)   https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/ 深度学习的完整硬件指南 深度学习是计算密集型的,因此您需要具有多个内核的快速CPU,对吧?或者购买快速C

前言: 本篇文章主要讲解的是在学习人工智能之深度学习时所学到的知识和需要的环境配置(安装Anaconda3和TensorFlow2步骤详解),以及个人的心得体会,汇集成本篇文章,作为自己深度学习的总结与笔记. 内容主要是人工智能和深度学习的简介.环境配置和简单的python实例演示. 对于刚了解人工智能基本常识和具有Python基础的人,再来看本篇文章,就会对人工智能之深度学习有种豁然开朗的感觉,也是对人工智能学习的一种进阶. PS:开发工具包在文章末尾,有需要或者有问题可以评论区留言讨论 一.

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/267 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关于本机->系统报告->图形卡/显示器"里查看),那么你可能无法在这台Mac上使用GPU训练深度学习模型.不过这并不值得遗憾.事实上,我在自己的Macbook上(15-inch,Early 2013,NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB)做了一个简单的测试:在mni

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.11向量化 向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要. 对于非向量化数据的计算,我们会使用循环去遍历整个数据集计算对应项的乘积.例如我们要计算一个数据样本,其中w和b都是一个n维向量,计算式子:\(Z=W^{T}+b\)那么我们的式子会写为: z=0 for i in range(n-x) z+=w[i]*

1 人工智能.机器学习.深度学习的关系 “人工智能” 一词最早是再20世纪50年代提出来的. “ 机器学习 ” 是通过算法,使用大量数据进行训练,训练完成后会产生模型 有监督的学习 supervised learning 无监督的学习 unsupervised learning 增强式学习 reinforcement learning 已经应用领域:推荐引擎.定向广告.需求预测.垃圾邮件过滤.医学诊断.自然语言处理.搜索引擎.证券分析.视觉识别.语音识别.手写识别等 “ 深度学习 ” 是机器学习

作者:Jeff Macaluso https://jeffmacaluso.github.io/post/DeepLearningRulesOfThumb/ 转自CVer,仅用作个人学习 当我在研究生期间,第一次学习神经网络时,我问我的教授是否有任何关于选择架构和超参数的经验法则.他的回答是:“嗯,有点,但不...” - 毕竟神经网络的选择远远多于其他机器学习算法!在阅读 Ian Goodfellow,Yoshua Bengio和Aaaron Courville的深度学习书时,我一直在思考这个问

人工智能 什么是人工智能.机器学习与深度学习(见图1-1)?这三者之间有什么关系?

http://mp.ofweek.com/vr/a745673021206 周四晚上11点,万众瞩目的世界杯终于开踢了,虽然意大利.荷兰.智利.中国(手动滑稽)等强队没能进入本届世界杯,但C罗梅西谁主沉浮.桑巴足球可否复仇.冰岛国足能走多远依旧看点十足.比起能在家门口看球的毛子和有闲钱闲功夫飞赴球场的球迷,大多数人还是只能囿于屏幕前.再加上顾及会遇到正面刚无敌的战斗民族,英国人还是坐在家中看球比较稳妥. 可若是在家吃着烧烤,喝着啤酒,换了大屏幕甚至改用投影仪,看球还不爽怎么办?新系统来帮你忙,给

前言 在此记录一些不太成熟的思考,希望对各位看官有所启发. 从题目可以看出来这篇文章的主题很杂,这篇文章中我主要讨论的是深度学习为什么要"深"这个问题.先给出结论吧:"深"的层次结构是为了应对现实非线性问题中的复杂度,这种"深"的分层结构能够更好地表征图像语音等数据. 好了,如果各位看官感兴趣,那就让我们开始这次思考的旅程吧! 归并排序 我们首先从归并排序算法开始,这里先跟大家回顾一下这个算法,相信大家都已经非常熟悉了.排序是计算机基础算法中的一

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输