注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo

安装环境:hp-Z440工作站.64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04).Cuda8.0.Cudnn5.1.Nvidia GeForce GT 705.Tesla K40c 本文可解决的问题:如何完全清空硬盘数据.Ubuntu系统启动U盘的制作.Ubuntu14.04系统安装.Ubuntu系统无线上网环境配置.NVIDIA驱动的安装.Cuda8.0环境安装与配置.Cudnn 5.1的安装及配置. 经过:由于项目需要,我们需要在Ubuntu系统上搭建tensorflow版的fa

原文地址:http://www.cnblogs.com/1024incn/p/4605502.html shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-c

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

Convolutional Neural Networks NOTE: This tutorial is intended for advanced users of TensorFlow and assumes expertise and experience in machine learning. Overview CIFAR-10 classification is a common benchmark problem in machine learning. The problem i

安装环境:Ubuntu14.04.显卡Tesla K40C+GeForce GT 705.tensorflow1.0.0.pycharm5.0 说明:原文见博客园,有问题原文下留言,不定期回复.本文作者吴疆,转载请备注. 本文可解决的问题: 1.tensorflow1.0.0环境搭建 2.Ubuntu14.04安装pycharm5.0 3.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的demo程序 4.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的训练过程 安装步骤如下:

在深度学习网络结构中,各个层的类别可以分为这几种:卷积层,全连接层,relu层,pool层和反卷积层等.目前,在像素级估计和端对端学习问题中,全卷积网络展现了他的优势,里面有个很重要的层,将卷积后的feature map上采样(反卷积)到输入图像的尺寸空间,就是反卷积层.那么它在tensorflow里是怎么实现的呢?本篇博文讲介绍这方面的内容. 1. 反卷积函数介绍 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padd

该GPU是计算卡,不会用做显示,所以如果你希望自己的显示使用GPU,本方法可能失效. 服务器配置: CPU: E5-母鸡 GPU: NVIDIA  Tesla K40c 操作系统:Ubuntu 16.04 安装过程 为了避免login loop,别先安装NVIDIA驱动. 按照目前的分析,login loop是由于opengl库冲突导致.之前从网上找了各种方法,都无法解决. 最后的解决方法: 先卸载所有的NVIDIA驱动,然后下载CUDA的runfile,在运行时添加命令 --no-opengl

本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明.最后给出了FCN代码的详解(待更新). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络 摘要 卷积网络是可以产生具有层次结构的特征的强大的视觉模型.我们展示了只通过由端到端,像素像素训练的卷积网络进

转自:http://blog.csdn.net/Bruce_0712/article/details/63683264 CUDA之Dynamic Parallelism详解(一) 1. 循环的并行化: (1)循环固定 (2)内循环依赖于外循环 without dynamic parallelism with dynamic parallelism examples:   顶 0 踩 0 =======================================================

CONSTANT  MEMORY constant Memory对于device来说只读但是对于host是可读可写.constant Memory和global Memory一样都位于DRAM,并且有一个独立的on-chip cache,比直接从constant Memory读取要快得多.每个SM上constant Memory cache大小限制为64KB. constant Memory的获取方式不同于其它的GPU内存,对于constant Memory来说,最佳获取方式是warp中的32个

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-chip memory global memory就是一块很大的on

Dynamic Parallelism 到目前为止,所有kernel都是在host端调用,GPU的工作完全在CPU的控制下.CUDA Dynamic Parallelism允许GPU kernel在device端创建调用.Dynamic Parallelism使递归更容易实现和理解,由于启动的配置可以由device上的thread在运行时决定,这也减少了host和device之间传递数据和执行控制.我们接下来会分析理解使用Dynamic Parallelism. Nested Execution

GPU: NVIDIA Tesla K40C Enter the 'root' mode: $ su - 1. Pre-installation 1.1 Verify you have a CUDA-capable GPU $ lspci | grep -i nvidia 1.2 Verify you have a supported version of Linux $ uname -m && cat /etc/*release 1.3 Verify the system has gcc

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia

http://www.embeddedlinux.org.cn/emb-linux/entry-level/201612/21-6005.html 随着深度学习快速发展的浪潮,许多有兴趣的工作者都转入了这个有着很好前景的研究中.工欲善其事,必先利其器.Caffe是一个很不错的深度学习框架,但它的安装步骤比较繁琐,将许多新手拒之门外,于是我就写了这篇博客,主要是我之前安装Caffe也是费了很多时间,由零基础慢慢学习,很羡慕那些有师兄师姐可以帮助的人. 下面开始正式介绍相关安装步骤,该教程主要包括以

使用py-faster-rcnn训练VOC2007数据集时遇到如下问题: 1. KeyError: 'chair' File "/home/sai/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/pascal_voc.py", line 217, in _load_pascal_annotationcls = self._class_to_ind[obj.find('name').text.lower().strip()]KeyError: 'chair' 解

Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速,编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA. GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,GPU环境的编译有3点更改需要注意. 1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置: GPU=1 CUDNN=1 2. 更改CUDA的路径 48~51行,在"ifeq ($(GPU), 1)"语句块中修改为自己的CUDA安装路径,更改前默认路径如下: ifeq ($(GPU), 1