该问题的关键在于理解CUDA项目中C\C++文件需要由c++编译器进行编译,而CUDA C的源文件需要由CUDA的编译器nvcc.exe进行编译. 发生该语法错误的原因是cu文件被C++编译器所编译,C++编译器无法识别 “<<<”,导致报错. 为什么cu文件会被C++编译器所编译呢?原因在于我们使用#include将cu文件包含到了C++文件中.对于#include的用途,更简单的理解就是把几个文件合并成一个文件,所以,当编译C++文件中,包含其中的cu文件也会被编译,从而导致 “&l

参考:https://blog.csdn.net/qq_35379989/article/details/80147630 cuda的历史版本下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 1. 选择对的系统安装nvidia驱动 为什么说对的系统呢,这是因为在多次尝试后发现,如果使用ubuntu14安装显卡驱动会出现无法进入系统,一直在循环在登录界面,而ubuntu16则不会出现这个问题,所以说最好升级一下吧,毕竟14有点太老了. 重

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

以下基于"WIN7(64位)+Visual Studio 2010+CUDA7.5". 语法高亮除了看起来舒服之外,还可以使用F11寻找函数.变量定义,输入函数的时候也会有相应的提示.下面就是关于CUDA代码的高亮设置. 在搭建好CUDA开发环境后,当打开.cu文件时会发现,其中的CUDA C/C++关键字并没有高亮显示,如__global__.__device__等,而且还有下划曲线.这是因为编译器并没有将它们识别为关键字.以下就逐一介绍CUDA C/C++关键字和函数的语法高亮显示

转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-processor)或设备.在这个模型中,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU则专注于高度线程化的并行处理任务.CPU.GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间. 一旦确定了程序中的并行部分,就可以考虑把这部分计算工作交给GPU. kernel:运行在GPU上的C函数称为kernel.一个kern

计算机视觉库 OpenCV OpenCV是Intel®开源计算机视觉库.它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中.高层 API.它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业... 人脸识别 faceservice.cgi faceservice.cgi 是一个用来进行人脸识别的 CGI 程序, 你可以通过上传图像,然后该程序即告诉你人脸的大概坐标位置.face

来源:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38847.html 编程语言的特点是要实践,实践多了才有经验.很多东西书本上讲得不慎清楚,不妨自己用代码实现一下. 作为例子,我参考了书本上的矩阵相乘的例子,这样开始写代码,然后很自然地出现了各种问题. 以下的内容供大家学习参考,有问题可以留言与我反馈. 开始学着使用 CUDA,实现一个矩阵乘法运算. 首先我们要定义一个矩阵的结构体,话说CUDA是否支持结构体作为设备端的函数的参数呢? 不妨都一股脑试验一下

caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:

程序代码及图解析: #include <iostream> #include "book.h" __global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b; } int main( void ) { int c; int *dev_c; HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int) ) ); add<<<1,1>>>

@import url(http://i.cnblogs.com/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css); @import url(/css/cuteeditor.css); @import url(http://i.cnblogs.com/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/cs

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5655957.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/862537/cuda-setup-and-installation/installing-cuda-toolkit-on-ubuntu-14-04/ http://unix.stackexchange.com/questions/38560/gpu-usage-monitoring-

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目. 项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧. 想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可以了.下面就开始让我

背景 目前AI 处于风口浪尖,作为 公司的CTO,也作为自己的技术专研,开始了AI之旅,在朋友圈中也咨询 一些大牛对于AI 机器学习框架的看法,目前自己的研究方向主要开源的 AI 库,如:Emgu CV.TensorFlow.CNTK 等等,针对 四大平台 百度AI.阿里ET.腾讯AI.科大讯飞AI 做结合. PS:笔者的主打语言是C#,目前项目主导系统都是基于Net 系列下开发而成的.主要负责公司软件系统架构设计, 鉴于朋友圈中各位技术大牛无私分享,也是鉴于自己再专研时候遇到不少坑,希望把相关

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构

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.

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率. CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片. 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率.网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- u"""

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了.自从接触pytorch以来,一直想写点什么.曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few months now, l've never felt better, l've more energy.My skin is clearer. My eye sight has improved.确实,使用p

上个月在网上看到一个用web实现简单AR效果的文章,然后自己一路折腾,最后折腾出来一个 Asp.net+WebSocket+Emgucv实时人脸识别的东西,网上也有不少相关资料,有用winform的也有asp.net的.其实人脸识别技术早就成熟了,就是没机会接触这方面.百度了一下 找到好多,JqueryFaceDetection,face++,face core,opencv,emgucv等等,这些我都折腾了一遍,并不能很好的满足我的需求,我就是想像手机QQ里边的拍照的时候能识别到人脸并且对图像

本文主要实现了两个工作:1.验证码生成   2.Pytorch识别验证码 一. 验证码生成 方法1. 利用PIL库的ImageDraw实现绘图,此法参考博客实现: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 27 15:45:04 2018 @author: lps """ from PIL import Image, ImageDraw, Image