cudnn加速运算 torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.benchmark = True 第一句话是说,使用的是非确定性算法,使用cudnn来寻找高效率的计算方式 第二句话是说,自动寻找最优的算法 一般情况下,当数据维度.类型变化不大的情况下这样使用有助于提高运算, 但是如果变化比较大,那么每次计算搜索最优算法的时间就会比较多,反而计算效率慢

一.版本 linux系统:Ubuntu 14.04 (64位) 显卡:Nvidia K20c cuda: cuda_7.5.18_linux.run cudnn: cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc 二.下载 Ubuntu 14.04下载地址:http://www.ubuntu.com/download/desktop (64bit) cuda7.5下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/  ,下载对应的操作系统和版本

CUDA软件 Windows 打开NVIDIA CUDA网站,选择需要下载的版本,依次选择Windows平台,x86_64架构,10系统,exe(local)本地安装包,再选择Download即可下载CUDA安装软件. 下载完成后,打开软件,选择自定义,按下图进行设置 点击下一步,直至安装结束 打开cmd命令行,输入nvcc -V,能够打印当前CUDA版本信息,说明安装成功 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019

最新博客地址已转到: http://blog.csdn.net/zzlyw?viewmode=contents   ------------------------------------------------------------------------ 深度学习是研究计算机视觉的重要工具,尤其在图像分类与识别等领域有着划时代的意义.现在有很多深度学习框架,Caffe是比较常用的一个.本文讲述了Ubuntu 14.04(64位)系统下配置Caffe的基本步骤,参考了Caffe的官方网站  

本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情

特此声明:本文不允许用于商业目的,允许转载(注明一下啦). 首先,官方的参考文献为:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html. 现在开始: 安装一些依赖包(对于gcc与g++编译器,就不多说了,可以apt-get install build-essentital),命令如下: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev li

操作系统: 64位Windows10 mxnet的构建和安装包括两个步骤: 第一步,编译出共享库 libmxnet.dll. 第二步,安装语言包,比如python等. 最小编译要求: 最新的支持C++ 11 的c++编译器,比如 g++ >= 4.8 or clang 一份BLAS库,例如:libblas, atlas, openblas or intel mkl 可选库: CUDA Toolkit >= v7.0 :利用GPUs计算 要求GPU能够支持 Compute Capability 

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

[引言]最近接手了公司的关于虫子识别的项目,使用MXNet框架开发,但是实际用的是Deformable-ConvNets. Deformable-ConvNets为微软研究研究院提出的可变卷积网络,可用于对图像中大小不一的物体识别,不是单单识别图中的猫和狗(它们都一般大小),而识别图像中不同种类的虫子(虫子本身小,而且难以区分),在这样的场景下很适合用可变卷积Deformable-ConvNets. MXNet本身灵活,扩展性强,根据 https://github.com/msracver/De

在tf1.0中,对卷积层重新进行了封装,比原来版本的卷积层有了很大的简化. 一.旧版本(1.0以下)的卷积函数:tf.nn.conv2d conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None ) 该函数定义在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py. 参数: input: 一个4维Tensor(N,H,W,C). 类型必须是以下几种类型之

layout: post title: 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 key: 20180527 tags: ubuntu cuda cudnn tensorflow gym qq ssh modify_date: 2018-05-27 --- 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 说明: 本文发布于: gitee,github,博客园 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 内容和使用: 此文为了将hints

layout: post title: 2018-05-11-机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D key: 20180511 tags: 机器学习 cuda cudnn tensorflow gym modify_date: 05-11 --- 机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-B

1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算.具体步骤如下: 1. 首先在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备 2. 进入Ubuntu, 按 ctrl+alt+F1 进

目录 Cuda 9.2 CuDnn7.0 官方文档解读 准备工作(下载) 显卡驱动重装 CUDA安装 系统要求 处理之前安装的cuda文件 下载的deb安装过程 下载的runfile的安装过程 安装完以后的操作 验证安装 继续安装cuDNN 解决问题的思路 Trouble Shootting Tensorflow版本对应情况 Reference Later Cuda 9.2 CuDnn7.0 官方文档解读 本篇博客主要是解读官方的文档,预先的条件等,不涉及配置 如果想要安装的话,请看我下一篇博客

不多说,直接上干货! 笔者花了很长时间才装完,主要是cuda安装和opencv安装比较费劲,cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统,opencv 也是尝试了很久才解决,这里建议用2.4.9版本.其实如果没用GPU的话不需要安装cuda,不过为了后续兼容性的考虑,系统强烈建议64位的.下面是 对自己的安装过程记录备忘,有些主要参考网上的文章,所以有些过程就直接用了原来文章中的内容. caffe在git上的源码:https://github.com/BVLC/caffe 环境:

Nvidia释放的一组cuDNN的库,有效的实现了其与多种深度学习框架的整合.基于cuDNN,加速了代码的运行,同时让研究员避免去关心底层硬件性能. 关键字: 编程语言语音识别Nvidia 原文链接:http://www.efficient-it.com.cn/viewnews/itemid/30996.html 近日,通过释放一组名为cuDNN的库,Nvidia将GPU与机器学习联系的更加紧密.据悉,cuDNN可以与当下的流行深度学习框架直接整合.Nvidia承诺,cuDNN可以帮助用户更加聚

在编译Caffe的漫长过程中,经过了一个又一个坑,掉进去再爬出来,挺有趣的.对比原文有修改! LInux下配置安装:(本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-1583812-841855.html 参考链接:http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 官方文档:http://caffe.berkeleyvision

1.显卡驱动 ubuntu nvidia 940m 使用sudo ubuntu-drivers devices 查看推荐的驱动版本 //sudo add-apt-repository ppa:mamarley/nvidia(已不能用了) ppa已改为:sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-358 reboot 2.安装CUDA 6.5 chm

这周安装了caffe的windows版本和Linux版本,依赖关系太多,如果系统选对了,安装起来很easy,选错了,就会遇见各种坑. 1.操作系统最好使用ubuntu desktop 14.04 64位. 我试用的操作系统版本比较多,以下介绍一下操作系统的坑: ubuntu server 14.04  64位,部分u盘启动工具不支持,安装一半会报错找不到cdrom. ubuntu server 15.10  64位,gcc版本太高,编译OpenCV时调用cudnn时有问题,替换低版本无效,未查到

[记录点滴]授人以渔,从Tensorflow找不到dll扩展到如何排查问题 目录 [记录点滴]授人以渔,从Tensorflow找不到dll扩展到如何排查问题 0x00 摘要 0x01 引言 0x02 如何找到缺失的dll 2.1 Process Monitor可以捕获哪些事件? 2.2 Process Monitor默认列 2.3 排查过程 2.3.1 实验代码 2.3.2 初步上手 2.3.3 筛选Process Monitor数据 2.3.4 Filter 2.3.5 查看单个事件 2.3.

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_44170512/article/details/103990592 (本文中部分内容引自参考博客,请大家支持原作者!) 感谢大佬的教程,真的非常的通俗易懂! 这里我安装的是Tensorflow2.3cuda版,也就是GPU版本,要安装CPU版本的小伙伴请勿参考本文! 安装步骤 注意:1.安装过程中需要C盘预留出10~15G左右的空间(实际上不需要这么多,为了保险起见尽量多留一些空间) 2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cud