JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所…

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工…

TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU.难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别.这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力.非平凡的额外工作最终导致移动 GPU 在大多数深度学习框架中支持不力. TVM 通过引入统一的 IR 堆栈,解决为不同硬件部署的困…

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成…

为了开发环境纯净,应该首先创建虚拟环境 mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名称 如,mkvirtualenv -p python3 ai 但是有的童鞋会卡在这一步,会报一个这样的错误: OSError: Command /home/python/.virtualenvs/ai/bin/python3 - setuptools pkg_resources pip wheel failed with error code 2 这是因为virtualenv虚拟环境----pip多…

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里…

针对深度学习(神经网络)的AI框架调研 在我们的AI安全引擎中未来会使用深度学习(神经网络),后续将引入AI芯片,因此重点看了下业界AI芯片厂商和对应芯片的AI框架,包括Intel(MKL CPU).谷歌(TPU).NVidia(GPU).华为和寒武纪,发现所有的AI芯片都支持TensorFlow框架. 从收集到的信息来看: 1.目前TensorFlow在智能边缘计算中是主流,例如TensorFlow提供了移动端应用开发API,参考资料中包含了示例. 2.AI芯片对深度学习的加速效果,其中NVI…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 2基础及源代码解析 2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识 1)基础知识: 自行google,百度.基础方面的非常多,随便看看就能够,仅仅是非常多没有把细节说得清楚和明确: 能把细…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 3实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 CNN实例    //2 測试数据    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)    valdata_p…

一.安装Anaconda 1.下载 下载地址为:https://www.anaconda.com/download/#linux 2.安装anaconda,执行命令: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 3.在安装过程中会显示配置路径 Prefix=/home/jsy/anaconda2/ 4.安装完之后,运行python,仍是ubuntu自带的python信息,需自己设置下环境变量 5.在终端输入$sudo gedit /etc/p…

深度学习框架caffe特点,富有表达性.快速.模块化.下面介绍caffe如何在Ubuntu上编译安装. 1. 前提条件 安装依赖的软件包: CUDA 用来使用GPU模式计算. 建议使用 7.0 以上最新的版本 BLAS via ATLAS, MKL, or OpenBLAS. Boost >= 1.55 protobuf, glog, gflags, hdf5 可选依赖软件包: OpenCV >= 2.4 including 3.0 IO libraries: lmdb, leveldb (n…

区别于其他入门教程的"手把手式",本文更强调"因"而非"果".我之所以加上"通用"字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了. 大家都知道深度学习涉及到大量的模型.算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是"WTF".我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路. 所需安装包 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些其他…

前言: 本篇文章主要讲解的是在学习人工智能之深度学习时所学到的知识和需要的环境配置(安装Anaconda3和TensorFlow2步骤详解),以及个人的心得体会,汇集成本篇文章,作为自己深度学习的总结与笔记. 内容主要是人工智能和深度学习的简介.环境配置和简单的python实例演示. 对于刚了解人工智能基本常识和具有Python基础的人,再来看本篇文章,就会对人工智能之深度学习有种豁然开朗的感觉,也是对人工智能学习的一种进阶. PS:开发工具包在文章末尾,有需要或者有问题可以评论区留言讨论 一.…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…

1.AI:人工智能(Artificial Intelligence) 2.机器学习:(Machine Learning, ML) 3.深度学习:Deep Learning 人工功能的实现是让机器自己学习,其中深度学习就是其中一种学习方法,深度学习就是基于多层神经网络发展而来,可以简单看成深度学习就是多层神经网络.…

本文作者 Nikolai Yakovenko 毕业于哥伦比亚大学,目前是 Google 的工程师,致力于构建人工智能系统,专注于语言处理.文本分类.解析与生成. 生成式对抗网络-简称GANs-将成为深度学习的下一个热点,它将改变我们认知世界的方式. 准确来讲,对抗式训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路,某种意义上他们(人工智能)将学习如何成为一个专家. 举个对抗式训练的例子,当你试图通过模仿别人完成某项工作时,如果专家都无法分辨这项工作是你完成的还是你的模仿对象完成的,说明你已经完…

因为要在arm(aarch64)架构的linux环境中安装tensorflow-gpu,但是官方tf网上没有对应的版本,所以我们找了好久,找到一个其他人编译好的tensorflow on arm的github(https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm),但是用pip install 完成之后 的时候出现 谷歌了一下,发现需要更新libstdc++,但是试过无数种办法,始终更新不了!!! 然后我们又在nvidia官网找了另一种方法:https:/…

驱动文件:qudong.c,make生成qudong.ko文件,烧录到ARM板上 #include<linux/init.h> #include<linux/module.h> #include<linux/kernel.h> #include <linux/poll.h> /* COPY_TO_USER */ #include<linux/errno.h> #define DEV_NAME "rwtest" ; ; ]; ;…

#include<linux/init.h> #include<linux/module.h> static int __init hello_init(void) { printk("Hello init\n"); ; } static int __exit hello_exit(void) { printk("Hello exit\n"); } module_init(hello_init); module_exit(hello_exit…

后台驱动代码如下:比较昨天的,添加了读写指针位置移动操作 #include<linux/init.h> #include<linux/module.h> #include<linux/kernel.h> #include <linux/poll.h> /* COPY_TO_USER */ #include<linux/errno.h> #include <linux/cdev.h> #include <linux/slab.h&…

服务端代码后面给出 卡口车型.车牌识别demo截图 服务器:…

基于NVidia开源的nvidia/cuda image,构建适用于DeepLearning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,再装某个框架就省事儿了. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和nvidia-docker2 Host OS: Ubuntu 18.04 64 bit CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Docker CE: 18.09.1 nvidia-dock…

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台. 0. 配置 显卡驱动的下载地址:Drivers - Download NVIDIA Drivers(根据自己的平台类型选择合适的显卡驱动) 1. 显卡 以 GeForce Gtx 1050 不同型号为例,其性能清单基本如下: 重点关注的参数: NVIDIA CUDA Cores,CUDA 核心数: 2. CUDA GPUS 查看不同系列和类型的 GPU(显卡) 对 CU…

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a…

一.TensorFlow 简介 TensorFlow 是 Google 开源的一款人工智能学习系统.为什么叫这个名字呢? Tensor 的意思是张量,代表 N 维数组:Flow 的意思是流,代表基于数据流图的计算. 把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程. 话说在 Android 占领了移动端后,Google开源了 TensorFlow,希望占领 AI 端. TF的特点是可以支持多种设备,大到 GPU.CPU,小到平板和手机都可以跑起来 TF. 而…

100天搞定机器学习|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 100天搞定机器学习|Day11 实现KNN 100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现 100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯 100天搞定机器学习|Day1…

1. Logistic回归是用于二分分类的算法. 对于m个样本的训练集,我们可能会习惯于使用for循环一个个处理,但在机器学习中,是把每一个样本写成一个列向量x,然后把m个列向量拼成一个矩阵X.这个矩阵是nx*m大小,nx是每个样本的特征数量,m是样本个数,X.shape=(nx,m).也可以把特征写成横向量然后竖着拼成m*n的矩阵,NG说前一种列向量的表示方便运算.输出Y是1*m的向量,Y.shape=(1,m). 把样本表示成矩阵形式后,可以对它进行线性操作wTx+b,由于二分分类的标签为0…

解释器 Lua:Lua是一个简洁.轻量.可扩展的脚本语言 Nginx+Lua优势充分的结合Nginx的并发处理epoll优势的Lua的轻量实现简单的功能切高并发的场景 安装Lua 1.安装解释器:yum install lua 2.运行 第一种运行方式: 第二种运行方式: Lua的基础语法 1.注释:--行注释--[[ 块注释 --]] 2.变量a = 'alo\n123"'a = "alo\n123""a = '\97lo\10\04923"'a = […

import mnist_loader import network training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() print("training_data") print(type(training_data)) print(list(training_data)) print(training_data[0][0].shape) print(training_data[0][…