工作环境 系统:Ubuntu LTS 显卡:GPU NVIDIA驱动:410.93 CUDA:10.0 Python:.x CUDA以及NVIDIA驱动安装,详见https://www.cnblogs.com/orzs/p/10951473.html 需要部署的软件 conda环境 nccl2环境 openmpi环境 horovod环境 1. 创建conda环境 官网下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 下载合适

用NVIDIA-TensorRT构造深度神经网络 Deploying Deep Neural Networks with NVIDIA TensorRT NVIDIA TensorRT是一个用于生产环境的高性能深度学习推理库.电源效率和响应速度是部署的深度学习应用程序的两个关键指标,因为直接影响用户体验和所提供服务的成本.Tensor RT为运行时性能自动优化训练的神经网络,在Tesla P100 GPU上提供高达16倍的能效(性能/瓦),而普通的CPU专用深度学习推理系统(见图1).图2显示了

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤

hadoop是一个由Apache基金会所发布的用于大规模集群上的分布式系统并行编程基础框架.目前已经是大数据领域最流行的开发架构.并且已经从HDFS.MapReduce.Hbase三大核心组件成长为一个具有60多个组件构成的庞大生态,可以满足大数据采集.存储.开发.分析.算法.建模等方方面面. 在hadoop的使用版本中,目前除Apache的版本,hadoop还有Cloudera与Hortonworks公司的两大发行版,并且两家公司还有各自的开分的相关生态组件.管理工具.便于Hadoop集群的供

TVMNN编译Compiler栈 内容纲要 前言 调研目标 TVM介绍 TVM源码架构 FrontEnd Relay BackEnd VTA实现原理及设计思想提炼 整体结构 VTA Hardware 指令集 数据流 控制流 VTA Config Pyng HLS 硬件设计思想提炼 Chisel Scalar SIM C++ Xilinx Scripts VTA JIT Driver Runtime TVM Runtime Library VTA Complier 参考文献 前言 深度学习/神经网

TensorRT Analysis Report 一．介绍 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持Tensorflow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理. TensorRT 是一个C+

使用TENSORRT和NVIDIA-DOCKER部署深部神经网络 当前部署工作流

网络化部署一直是我非常想做的,现在已经基本看到了门路.今天早上实验,发现在手机上的支持也非常好(对于相机的支持还差一点),证明B/S结构的框架是非常有生命力的.下一步就是要将这个过程深化.总结,并且封装出来.我罗列了以下具体工作,分为三天完成 1.如何将服务长期运行: 2.将cbir模型移植过来,解决垂直领域问题: 3.B/S方式是未来,学习现有框架中B/S的构建方法,还需要一些修改界面的知识: 4.webapi的实现原理: 5.styletransform模型移植,特别是手机: 6.docke

个方面: 最初的图像检索研究主要集中在如何选择合适的全局特征去描述图像内容和采用什么样的相似性度量方法进行图像匹配. 第二个研究热点是基于区域的图像检索方法,其主要思想是图像分割技术提取出图像中的物体,然后对每个区域使用局部特征来描述,综合每个区域特征可以得到图像的特征描述.这两个研究方向都是以图像为中心,对于用于的需求缺乏分析. 第三个研究热点就是针对这一问题而展开的,借助相关的反馈的思想,根据用户的需求及时调整系统检索时用的特征和相似性度量方法,从而缩小低层特征和高层语义之间的差距. 第四个

​ ​其中: 1.VGG 网络以及从 2012 年以来的 AlexNet 都遵循现在的基本卷积网络的原型布局:一系列卷积层.最大池化层和激活层,最后还有一些全连接的分类层. 2.ResNet 的作者将这些问题归结成了一个单一的假设:直接映射是难以学习的.而且他们提出了一种修正方法:不再学习从 x 到 H(x) 的基本映射关系,而是学习这两者之间的差异,也就是「残差(residual)」.然后,为了计算 H(x),我们只需要将这个残差加到输入上即可. 假设残差为 F(x)=H(x)-x,那么现在我

基于<神经网络和深度学习>这本绝好的教材提供的相关资料和代码,我们自己动手编写"随机取样的梯度下降神经网络".为了更好地说明问题,我们先从简单的开始: 1.sigmod函数,基本上就是基于定义的: - sigmoid(z)) 2.构造函数 ) :]] ], sizes[:])] 这个地方有以下几个地方,一个是在Python中类和类的构造函数是这样定义的:二个是Python如何体现出其强大的数据处理能力的. 这里,如果 sizes = [2,  3,  1] 则sizes [

1:神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY). 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一层我们得到 的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了. 下图是能过$CAFFE_ROOT/python/draw_net.py绘制$CAFFE_ROOT/models/c

解决3个问题: 1.自己实现一例flask项目: 2.在flask中,如何调用json传值: 3.进一步读懂现有代码. Flask 在整个系统中是作为一个后台框架,对外提供 api 服务,因此对它的理解学习要保持足够严谨,因为将来必然会遇到性能问题. 1.第一行代码 回显 代码里面,显而易见是使用了路由,这样可以进一步看清楚 路由也可以更复杂一些,但是现在应该不会用到 如果需要处理具体的HTTP方法,在Flask中也很容易,使用route装饰器的methods参数设置即可(当然是你首先要实现这个

​1.联通ColaB 2.运行最基础mnist例子,并且打印图表结果  # https://pypi.python.org/pypi/pydot#!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot#import pydotfrom __future__ import print_functionimport kerasfrom keras.datasets import mnistfrom keras.models import

我们使用google提供的colab,对我们现有的GoNetwork进行适当修改,利用网络资源进行运算. 一.什么是 Colaboratory? Colaboratory 是一款研究工具,用于进行机器学习培训和研究.它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用.        二.什么是 Jupyter? Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本. 三.使用JupyterAnaconda中自己带有Jupyter,启动

Hinton第五课 突然不知道object recognition 该翻译成对象识别好,还是目标识别好,还是物体识别好,但是鉴于范围性,还是翻译成对象识别吧.这一课附带了两个论文<Convolutional Networks for Images,Speech,and Time-series>在前面翻译过:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/40832953和<Gradient-based learning applie

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

参考资料:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 从函数上来看,神经网络是回归方程的级联叠加,用来逼近目标函数的,本质是一种模拟特征与目标之间的真实关系函数的模型 一.结构 一个有向拓扑,每层有若干节点,节点间有边,边上有权值. 二.组成 输入层 隐藏层:多层:后层是前层各节点值的线性组合的函数,即Y=f(x0+w1x1+w2x2+...+wnxn),线性组合的系数就是边的权值,为免计算量复杂,规定最多只能对线性组合做一次非线性变换,

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景

就在昨天,北京时间5月30日20点多.Spark 1.0.0最终公布了:Spark 1.0.0 released 依据官网描写叙述,Spark 1.0.0支持SQL编写:Spark SQL Programming Guide 个人认为这个功能对Hive的市场的影响非常小.但对Shark冲击非常大.就像win7和winXP的关系,自相残杀嘛? 这么着急的公布1.x 版是商业行为还是货真价实的体现,让我们拭目以待吧~~~~ 本文是CSDN-撸大湿原创,如要转载请注明出处,谢谢:http://blog