CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务.在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟.在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面: 精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的Tesla架构还不能很好的满…

上文提到,到目前为止,caffe总共提供了六种优化方法: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov’s Accelerated Gradient (type: "Nesterov&qu…

前面说了对我这一年多的工作进行一个总结,由于工作比较紧,加上本人比较懒,一直没能抽出时间来写,最近稍微闲下来了.先写一篇GPU优化的,后续的文章希望能慢慢补齐.这些基本都是我个人优化的实际经验,也参考了一些文章,我都放在后面引用 部分了,感兴趣的可以深入研究.个人理解可能有问题,如有不正确的还请指正,下面进入正题. 由于图形引擎的复杂性,瓶颈可能发生在CPU.GPU.,也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中.这里我们只假设瓶颈在GPU上,讨论GPU的优化方法. Premature opt…

1,UITableview的优化方法(缓存高度,异步绘制,减少层级,hide,避免离屏渲染) (1)缓存高度:当我们创建frame模型的时候,计算出来cell的高度的时候,我们可以将cell的高度缓存到字典里面,以cell的indexpath和Identifier作为为key. 异步绘制 在Cell上添加系统控件的时候,实质上系统都需要调用底层的接口进行绘制,当我们大量添加控件时,对资源的开销也会很大,所以我们可以索性直接绘制,提高效率. (2)减少层级 减少SubViews的数量, 在滑动的列…

原文地址:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5074212.html 到目前为止,caffe总共提供了六种优化方法: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov’…

1.激活函数 激活函数(activation function)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络.神经网络之所以能解决非线性问题(如语音.图像识别),本质上就是激活函数加入了非线性因素,弥补了线性模型的表达力,把“激活的神经元的特征”通过函数保留并映射到下一层. 因为神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出也是可微的.那么激活函数在 TensorFlow 中是如何表达的呢? 激活函数不会更改输入数据的维度,也就是输入和输出的维…

一:CBIR综述:转自于wiki:http://zh.wikipedia.org/wiki/CBIR 参考链接:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11614989 借用一个图:大致构架,与一般的模式识别构架相似. Definition:基于内容的图像检索(英语:Content-based image retrieval,CBIR:或content-based visual information retrieval),属于图像分析的一个研…

上文提到,到目前为止,caffe总共提供了六种优化方法: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov’s Accelerated Gradient (type: "Nesterov&qu…

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络…

ONNX 实时graph优化方法 ONNX实时提供了各种图形优化来提高模型性能.图优化本质上是图级别的转换,从小型图简化和节点消除,到更复杂的节点融合和布局优化. 图形优化根据其复杂性和功能分为几个类别(或级别).可以在线或离线执行.在联机模式下,优化在执行推断之前完成,而在脱机模式下,实时将优化的图形保存到磁盘.ONNX实时提供Python.C++.C++和C API,启用不同的优化级别,并在脱机与在线模式之间进行选择. 下面将详细介绍优化级别.在线/离线模式以及控制它们的各种API. 图优化…