1.在PyCharm里配置部署环境 打开PyCharmTools > Deployment > Configuration, 新建一个SFTP服务器,名字自己取: 输入如下图配置,注意这里的端口是你刚刚设置的映射到容器22端口的宿主机中的端口,这里的Root Path设置一个远程虚拟机服务器里的路径:  配置完点击Test SFTP connection,如果成功就恭喜你,可以进行下一步了. 最后在Mappings中配置路径,这里的路径是你本地存放代码的路径,与刚刚配置的Root Path相互

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话都是废话)我们穷,买不起呀,一块1080Ti现在也要3500左右,2080Ti要9000左右,具体价格还要看显存大

树莓派是国内比较流行的一款卡片式计算机,但是受限于其硬件配置,用树莓派玩深度学习似乎有些艰难.最近OPENAI为嵌入式设备推出了一款AI框架Tengine,其对于配置的要求相比传统框架降低了很多,我尝试着在树莓派上进行了搭建并成功运行了Mobilenet-SSD. Tengine简介 OAID/Tengine|github Tengine 是OPEN AI LAB 为嵌入式设备开发的一个轻量级.高性能并且模块化的引擎. Tengine在嵌入式设备上支持CPU,GPU,DLA/NPU,DSP异构计

文章目录 #0x0 Windows #0x1 安装虚拟机 #0x10 下载: #0x11 安装: #0x2 安装虚拟机windows #0x20 下载镜像 #0x21 安装镜像 #0x3 使用Windows #0x30 安装VM tools #0x300 VM tools 安装成功 #0x301 VM tools安装失败 #0x31 使用远程连接 #0x310 rdesktop #0x311 获取虚拟机IP #0x312 创建账户 #0x313 使用实例 0x4 PS: #0x0 Windows

http://blog.csdn.net/kthq/article/details/8618052

前面已经安装好了torch,下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型,我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径.所以我们从分析一个简单的案例开始吧. 参考Supervised Learning 这个例子呢,主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类. SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集 代码主要分为五个部分 数据的预处理 网络模型的构建 损失函数的定义 训练网络 测试数据

基础页面:https://movie.douban.com/top250 代码: from time import sleep from requests import get from bs4 import BeautifulSoup import re import pymysql db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='douban', charset='utf8mb4', cur

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp

之前一直在CPU上跑深度学习,由于做的是NLP方向所以也能勉强忍受.最近在做图像的时候,实在是扛不住了...还好领导们的支持买个虚拟机先体验下.由于刚买的机器,环境都得自己摸索,瞎搞过很多次,也走过很多弯路,所以我就记录下从裸机安装深度学习环境的正确过程.(全程root用户哦!) 裸机简介 服务器是阿里云的CentOS7.4,默认的时候选择的CUDA驱动选错了,1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0,注意不要太高,也不要太低!TF很挑剔! 先来聊聊裸机里面包含什么有用的东西:

当我们选择好了自己的虚拟机后,也许效果不尽如人意.就比如我,发现代码在训练一段时间之后,CPU的使用率会下降. 这个时候我们就要开始考虑,是不是我们选择的虚拟机不是适合自己的型号. Azure的虚拟机分为下面几种: 一般用途 内存优化 计算优化 GPU优化 高性能计算 存储优化 其中,一般用途可能是我们创建虚拟机时最常用的型号.现在我们来看一下一般用途虚拟机的配置和特别之处. 一般用途虚拟机也分为很多种,我在这里提及一种最便宜的虚拟机:B系列. 微软在B系列中提及了CPU credit,这意味着

<Python源码剖析>笔记 第七章:编译结果 1.大概过程 运行一个Python程序会经历以下几个步骤: 由解释器对源文件(.py)进行编译,得到字节码(.pyc文件) 然后由虚拟机按照字节码一条一条执行对应的指令 2.PyCodeObject 程序运行时,Python会将编译结果都存放在内存中的PyCodeObject对象中.每一个名字空间都对应着一个PyCodeObject对象. typedef struct { PyObject_HEAD int co_argcount; /* #ar

通过简单的小例子程序,演示java虚拟机各部分内存溢出情况: (1).java堆溢出: Java堆用于存储实例对象,只要不断创建对象,并且保证GC Roots到对象之间有引用的可达,避免垃圾收集器回收实例对象,就会在对象数量达到堆最大容量时产生OutOfMemoryError异常. 想要方便快速地产生堆溢出,要使用如下java虚拟机参数:-Xms10m(最小堆内存为10MB),-Xmx10m(最大堆内存为10MB,最小堆内存和最大堆内存相同是为了避免堆动态扩展),-XX:+HeapDumpOnO

学习的机器 用大量的数据识别图像和语音,深度学习的计算机(deep-learning computers) 向真正意义上的人工智能迈出了一大步. Nicola Jones Computer Science,Vol 505: P146-148, 2014.1.9 3年前,位于Mountain View, California的Google X实验室中研究者从YouTube视频中提取了100,000,000张静态图片,提供给Google Brain(一个由1000台计算机组成的网络,像蹒跚学步的小孩

最开始做OpenStack的时候,由于只是为了部署测试用,因此将所有的部分都装在一台单网卡的机器上,费了九牛二虎之力终于部署成功,其中最主要的两块问题出现在以下两个方面: 1:nova.neutron.rabbit等密码一定在部署之初就统一规划好,后面某个地方密码设置错了,找起来太痛苦了! 2:RootWrap 这个东西搞得也很痛苦,修改了 /etc/sudoers 将neutron nova ubuntu都加入进去设置最高权限后才终于搞定: 现在由于虚拟机跑的太多,一台机器支撑不了啦,需要再加

通过简单的小例子程序,演示java虚拟机各部分内存溢出情况: (1).java堆溢出: Java堆用于存储实例对象,只要不断创建对象,并且保证GC Roots到对象之间有引用的可达,避免垃圾收集器回收实例对象,就会在对象数量达到堆最大容量时产生OutOfMemoryError异常. 想要方便快速地产生堆溢出,要使用如下java虚拟机参数:-Xms10m(最小堆内存为10MB),-Xmx10m(最大堆内存为10MB,最小堆内存和最大堆内存相同是为了避免堆动态扩展),-XX:+HeapDumpOnO

在内存管理方面,Java相对于C和C++的区别在于Java具有内存动态分配以及垃圾收集技术,但平时我们很少去关注JVM的内存结构以及GC,在出现内存泄露或溢出方面的问题,排查工作将变得异常艰难.           1. 运行时数据区域                   Java虚拟机在执行Java程序时会将其管理的内存按照用于划分为若干个不同的数据区域,这些区域有着各自不同的生命周期.根据<JAVA虚拟机规范>,Java虚拟机管理的内存会包含以下几个区域.其中可以分为共享内存区以及线程隔离

对话Facebook人工智能实验室主任.深度学习专家Yann LeCun Yann LeCun(燕乐存),Facebook人工智能实验室主任,NYU数据科学中心创始人,计算机科学.神经科学.电子电气科学教授.他1983年在ESIEE获得电气工程学位,1987年在UPMC获得计算机博士学位.在多伦多大学做了一段时间博士后,于1988年加入位于新泽西州的AT&T贝尔实验室.1996年他成为图像处理研究部的主任,2003年,在普林斯顿NEC研究院经历短暂的Fellow生活以后,加入NYU.2013年,

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.