Windows上mxnet实战深度学习：Neural Net

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Windows上mxnet实战深度学习：Neural Net

前提: 假设已经在Windows上安装配置好mxnet和python语言包. 假设mxnet安装目录为D:\mxnet 假设已安装好wget 可以参考这篇文章打开Windows的命令提示符: 执行如下命令,进入目录 D:\ cd D:\mxnet\example\neural-style 修改download.sh命令,修改为如下内容,并保存执行,下载相关数据文件. #!/bin/bash #由于某种墙的原因,可能需要设置代理,去掉#即可 #set http_proxy=http://127…

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial1 用MXnet实战深度学习之二:Neural art http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial2…

TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习

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…

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化

CUDA上的量化深度学习模型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和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.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. 以前,通常通过手工微内核针对…

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习

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…

实战深度学习（上）OpenCV库

在如今人工智能的浪潮下,无数模拟机器学习和深度学习的开发者工具倍出,其中在计算机图形学和计算机视觉里面最流行的一个库就是OpenCV库了.计算机图形学和计算机视觉学在我们的自动驾驶和仿生机器人当中有着举足轻重的地位,尤其是opencv库在里面的应用尤为广泛.今天我就分享给大家我们在python环境下,实现调用opencv库.用Python调用opencv库而不用C++的缘故是,第一:现在我们的高端处理器(如由中科大少年班的天才陈天石先生所创办的寒武纪科技有限公司的深度学习处理器)已经具备了强大的…