VS2019配置oneAPI并调用MKL库 oneAPI oneAPI是一个跨架构的编程工具,旨在简化跨GPU.CPU.FPGA和AI加速器之间的编程,可以与英特尔自身设备,或其他厂商的芯片配合使用,以优化工作负载.支持多种语言,支持跨架构性能加速,以提高程序员的生产力. 其中的oneMKL(数学内核库),是一个高度优化和广泛并行化的例程库,旨在提供跨各种CPU和加速器的最高性能.该库具有用于大多数例程的C和Fortran接口,全面支持多种数学运算,包括: 线性代数 快速傅里叶变换 向量 直接和

下载链接:https://software.intel.com/en-us/mkl 1.文件下载 官网注册后,选择MKL下载下来,安装到指定目录就行,不在多说. 2.配置文件 首先创建一个Windows桌面项目,再添加一个CPP源文件. 打开项目属性页--配置属性,会多出Intel Performance...这一项,看下图配置 在打开VC++目录,进行配置.我安装MKL的地方在D:\IntelSWTools 打开D:\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2

由于.net core 是开源的.所以可以让.net库文件参与程序调试.具体vs2022配置如下 1.设置VS2022 加载程序数据文件(.pdb俗称符号文件) 1)选择工具>选项>调试>符号,并确保已选中" Microsoft符号服务器(.NET框架相关的库)和NuGet.org符号服务器"选项.为符号高速缓存指定目录是避免再次下载相同符号,提高源码查看效率. 2)在"工具" >"选项" >"调试&quo

特别说明: Caffe 官网地址:http://caffe.berkeleyvision.org/ 本文为作者亲自实验完成,但仅限用于学术交流使用,使用本指南造成的任何不良后果由使用者自行承担,与本文作者无关,谢谢!为保证及时更新,转载请标明出处,谢谢! 本文旨在为新手提供一个参考,请高手勿要吐槽,有暴力倾向者,请绕道,谢谢! 本文使用2016年3月22日下载的caffe-master版本,运行平台为:Ubuntu 14.04,CUDA7.0,cuDNN v4,Intel Parallel St

上午把tensorflow安装好了,下午和晚上装caffe的确很费劲. 默认CUDA,cuDNN可以用了 caffe官方安装教程 有些安装顺序自己也不清楚,简直就是碰运气 1. 安装之前依赖项 General dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get in

来源:HPL与HPCG测试 (一) 一.HPL与HPCG 简介 1.HPL HPL 即 High Performance Linpack,它是针对现代并行计算集群的测试工具.用户不修改测试程序,通过调节问题规模大小 N(矩阵大小).进程数等测试参数,使用各种优化方法来执行该测试程序,以获取最佳的性能.当求解问题规模为 N 时,浮点运算次数为(2/3 N3-2N2).因此,只要给出问题规模 N,测得系统计算时间 T,计算系统的浮点计算能力=计算量(2/3 N3-2N2)/计算时间 T,测试结果以浮

在这一模块可以选择(ATLAS,MKL或者OpenBLAS),我这里使用MKL,首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL,下载链接, 请下载Student版,先申请,然后会立马收到一个邮件(里面有安装序列号),打开照着下载就行了(可以下载离线版或在线安装版,在线版名称为parallel_studio_xe_2016_online.sh).通过在线版可以直接安装. 通过hostID绑定到计算机以后可以直接在电脑上安装(本文直接绑定计算机的ID了).另外还可以获取license f

在ubuntu16.04下编译安装了py-faster-rcnn. 主要步骤包括:安装cuda/cudnn,换apt源,装开源显卡驱动,装caffe依赖的apt包和python包,下载py-faster-rcnn代码,编译代码.注意一点:不要用cuda安装包自带的显卡驱动,装好cuda后用apt-get装源里的最新驱动,否则很可能黑屏. py-faster-rcnn代码默认使用cudnn3,本文安装的是cudnn5,是通过修改微量py-faster-rcnn所依赖的caffe代码做到的. 本文提

参考官方文档:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 1. 安装CUDA 参考 http://www.cnblogs.com/sunshy/p/3728027.html 2. 安装mkl/Blas 这个可以从Intel网站上下载,学生可以得到免费许可.安装过程没什么要注意的,安装好后配置下环境变量,例如(附带cuda): export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.0/lib:/usr/local/

Caffe+CUDA7.5+CuDNNv3+OpenCV3.0+Ubuntu14.04  配置参考文献 ---- Wang Xiao Warning: Please make sure the cuda is installed correctly, before you reboot your PC, or  you may stucked and can not open your system. Check in your terminal: nvidia-smi If it shown

已有条件: ubuntu14.04+cuda7.5+anaconda2(即python2.7)+matlabR2014a 上述已经装好了,开始搭建caffe环境. 1. 装cudnn5.1.3,参照:2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置 详情:先下载好cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz安装包(貌似需要官网申请) 解压: tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz cd cuda s

这几天公司要用到python的一些算法,让我调研一番,之前对Python一次没接触的我在安装配置环境的时候由于版本的问题,折腾了好久,这里简单介绍一下我的安装方法,需要安装pyhton的朋友可以不再向我一样安装的那么纠结... 1.下载python安装包 在python官网进行下载https://www.python.org/downloads/ 我这里下载的是2.7.9的,当然你也可以下载最新的:

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新ttx,则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8.本教程不适于这种情况,请不要尝试. Ubuntu每两年发布一次LTS版本(即长期支持版),所以现在已经发布了16.04 LTS版本.鉴于很多程序在新系统下的兼容性还没有测试,本教程依然介绍的是上一个LTS版本上安装Caffe的方法,随后会推出针对于Ub

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 ------------------------------------------------------------------------------

下文图文介绍转自watersink的博文SSD(Single Shot MultiBox Detector)不得不说的那些事. 该方法出自2016年的一篇ECCV的oral paper,SSD: Single Shot MultiBoxDetector,算是一个革命性的方法了,非常值得学习和研究. 论文解析: SSD的特殊之处主要体现在以下3点: (1)多尺度的特征图检测(Multi-scale),如SSD同时使用了上图所示的8*8的特征图和4*4特征图. (2)相比于YOLO,作者使用的是卷积

前言 最近在用C++实现神经网络模型,优化算法需要用到矩阵操作,一开始我用的是boost的ublas库,但用着用着感觉很不习惯,接口不够友好.于是上网搜索矩阵运算哪家强,大神们都推荐armadillo.一方面本着群众的眼光是雪亮的这一原则,另一方面也想尝尝鲜(听说和Matlab很类似,用着非常爽),就折腾了一下. armadillo是一个开源的C++线性代数计算函数库,目的是在效率和易用性之间取个折中.它的API风格类似Matlab,因此会用matlab的话,用起它来将十分得心应手.这个库其实是

参考网上的很多网站,以这篇为主:http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50961542 这篇算是自己对caffe学习的一个总结系列的开头.首先因为caffe的依赖项比较多,配置起来也比较麻烦.这篇算是比较详尽地把caffe的各种相关配置说清楚.转载请注明出处. 推荐ubuntu14.04版本,因为digits的支持比较好.显卡支不支持GPU加速要搞清楚啊,不支持就全用CPU算吧,别浪费时间折腾cuda了. 大家基本要按照官方教程上面来.但是官方

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

转自:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199 Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置 一:linux安装 Linux安装不说了,我这里安装的是ubuntu14.10 二:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试(*.run方法) 1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU 执行下面的操作,然后验证硬件支持GPU CUDA,只要型号存在于https://deve

注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 这两天在安装Python的深度学习库:Theano.尝试了好多遍,CMake.MinGW.BLAS.APLACK等等都装了试着自己编译,网上教程也搜了一大堆,但都没成功.昨晚回家清理干净电脑,又小心翼翼地装了一遍,成功,今天来公司又装了一遍,也成功,现把步骤记录如下: (注:本步骤适用于WIN7 64位操作系统,Python版本为3.4.3 64bit) 1. 请将电脑清理干净.包括之