一.介绍:先简单Mark一下网上的介绍资料,弄清楚MKL是个啥,已经与openblas等的关系. 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系,在性能上区别大吗? 摘自:https://www.zhihu.com/question/27872849 比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能. 摘自:http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multip

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关

官网: http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation 参考网站: http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4213834.html http://www.cnblogs.com/empty16/p/4793404.html ------------------------------------------------------------------------------

最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好,顺便做了个调查,做一些相关的推荐吧.主要针对稠密矩阵,有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐. Armadillo:C++下的Matlab替代品 地址:http://arma.sourceforge.net/ 许可证:MPL 2.0 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一,是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择,许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应,这 对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便,另外如果要将Matlab下做研究

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST

最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好,顺便做了个调查,做一些相关的推荐吧.主要针对稠密矩阵,有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐. Armadillo:C++下的Matlab替代品 地址:http://arma.sourceforge.net/ 许可证:MPL 2.0 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一,是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择,许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应,这对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便,另外如果要将Matlab下做研究的

Caffe + Ubuntu 14.04 + CUDA 8 + cudnn 8.0+Ananconda3+opencv3.0.0 //由于本人使用的是英文版ubuntu,没装汉语输入法,暂时就用蹩脚的英语(--)来记录我的caffe安装过程了, //有的少数我认为很重要的地方会用 在线拼音转汉语 来用汉语标注 1 CUDA downloads  and install instructions https://developer.nvidia.com/cuda-downloads sudo ap

Ubuntu Installation General dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev CUDA: Install via the NVIDIA p

前记 由于是在一台用了很久的机器上安装caffe,过程比较复杂,网上说再干净的机器上装比较简单.如果能有干净的机器,就不用再过这么多坑了,希望大家好运!介绍这里就不说了,直接进入正题: Caffe 主页  http://caffe.berkeleyvision.org/ github主页 https://github.com/BVLC/caffe 机器配置: [root@cdh-nn-182 build]# lsb_release -a LSB Version: :base-4.0-amd64:

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信

深度学习框架-caffe安装 [Mac OSX 10.12] [参考资源] 1.英文原文:(使用GPU) [http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/] 2.基于1的两篇中文博客: [http://ylzhao.blogspot.kr/2015/04/mac-os-x-1010caffe.html][http://www.jianshu.com/p/8795b88

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "He

说起来这门技术大多是秀的成分高于实际,但是呢,其也可以作为图像增强的工具,看到一些比赛拿他作训练集扩充,还是一个比较好的思路.如何在caffe上面实现简单的风格转化呢? 好像网上的博文都没有说清楚,而且笔者也没有GPU机器,于是乎,走上了漫漫的研究逼死自己之路... 作者实践机器配置: 服务器:ubuntu16.04(8 core)+caffe+only CPU 突然觉得楷体是不是好看多了...哈哈,接下来的博客要改字体喽~ ------------------------------ 一.图像

NDArray.ipynb NDArray介绍 机器学习处理的对象是数据,数据一般是由外部传感器(sensors)采集,经过数字化后存储在计算机中,可能是文本.声音,图片.视频等不同形式. 这些数字化的数据最终会加载到内存进行各种清洗,运算操作. 几乎所有的机器学习算法都涉及到对数据的各种数学运算,比如:加减.点乘.矩阵乘等.所以我们需要一个易用的.高效的.功能强大的工具来处理这些数据并组支持各种复杂的数学运算. 在C/C++中已经开发出来了很多高效的针对于向量.矩阵的运算库,比如:OpenBL

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在前一篇文章中,我们梳理了TensorFlow中各种异构Device的添加和注册机制,通过使用预先定义好的宏,各种自定义好的Device能够将自己注册到全局表中.TensorFlow期望通过这种模式,能够让Device的添加和注册于系统本身更好的解耦,从而体现了较好的模块化特性.在这篇文章中,我们选择直接去窥探TensorFlow底层架构较为复杂的一个部分——StreamEx

MXNET Windows 编译安装(Python) 本文只记录Mxnet在windows下的编译安装,更多环境配置请移步官方文档:http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/how_to/build.html 编译目标: libmxnet.dll 必要条件: 支持C++11,g++>=4.8 BLAS库, 比如 libblas, libblas, openblas intel mkl 可选条件: CUDA Toolkit >= v7.0 to run on n

  本文,试图中一个干净的ubuntu14.04机器上安装caffe的cpu版本. http://blog.csdn.net/sinat_35188997/article/details/73530434 http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html http://blog.csdn.net/zly_kemgine/article/details/78749764 首先卸载掉一些包: 卸载所有cuda有关的包: apt-get remove

第一部分:参考一下内容.将sudo 替换成zypper即可. --------------------------------------------这部分参照以下官网内容------------------------------------------------------------------------------- RHEL / Fedora / CentOS Installation General dependencies sudo yum install protobuf-d

Caffe安装 实际上在windows上安装过多次caffe了,无论是BLVC版本的还是Microsoft版本的,ubuntu的按照也进行过,这段时间在自己笔记本上 又折腾了下caffe安装,发现其实直接照着官方的是最方便快捷的. 具体可以参照 Installation instructions 具体步骤 根据系统的不同,ubuntu分为两种安装方式.Ubuntu17.04以即上的可以直接apt-get sudo apt install caffe-cpu # cpu only sudo apt

因为intel杯创新软件比赛过程中,并没有任何记录.现在用一点时间把全过程重演一次用作记录. 学习 pytorch 一段时间后,intel比赛突然不让用 pytoch 了,于是打算转战intel caffe. ArchLinux 安装intel caffe 失败 首先安装caffe依赖,安装intel mkl,最后编译安装intel caffe # yaourt -S caffe-git 这句话就可以直接安装caffe,但看起来不是intel caffe git clone http://git

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