因工作交接需要, 要将caffe使用方法及整体结构描述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家参考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 整体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些参考模型&pretrain了的weigh…
  本文简单介绍什么是贝叶斯深度学习(bayesian deep learning),贝叶斯深度学习如何用来预测,贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别.对于贝叶斯深度学习如何训练,本文只能大致给个介绍.(不敢误人子弟)   在介绍贝叶斯深度学习之前,先来回顾一下贝叶斯公式. 贝叶斯公式 \[p(z|x) = \frac{p(x, z)}{p(x)} = \frac{p(x|z)p(z)}{p(x)} \tag{1}\] 其中,\(p(z|x)\) 被称为后验概率(posterior),\(p(x,…
      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…
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…
深度学习框架-caffe安装 [Mac OSX 10.12] [参考资源] 1.英文原文:(使用GPU) [http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/] 2.基于1的两篇中文博客: [http://ylzhao.blogspot.kr/2015/04/mac-os-x-1010caffe.html][http://www.jianshu.com/p/8795b88…
p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "He…
深度学习加速器堆栈Deep Learning Accelerator Stack 通用张量加速器(VTA)是一种开放的.通用的.可定制的深度学习加速器,具有完整的基于TVM的编译器堆栈.设计了VTA来揭示主流深度学习加速器最显著和最常见的特征.TVM和VTA一起构成了一个端到端的软硬件深度学习系统堆栈,包括硬件设计.驱动程序.JIT运行时和基于TVM的优化编译器堆栈. VTA具有以下主要功能: 通用.模块化.开源硬件. 简化了部署到FPGA的工作流程. 模拟器支持原型编译通过常规工作站. 基于P…
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在…
来自:CVPR 2014   作者:Yi Sun ,Xiaogang Wang,Xiaoao Tang 题目:Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 主要内容:通过深度学习来进行图像高级特征表示(DeepID),进而进行人脸的分类. 长处:在人脸验证上面做,能够非常好的扩展到其它的应用,而且夸数据库有效性:在数据库中的类别越多时,其泛化能力越强,特征比較少,不像其它特征好几K甚至上M,好的泛化能力+只是拟合…
在单GPU下,所有这些工具集都调用cuDNN,因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其性能表现都差不多. Caffe: 1)主流工业级深度学习工具,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe仍然是最流行的工具包,他有很多扩展,但是由于 一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在caffe种图层需要使用C++定义,而网络则使用protobuf定义. 2)caffe支持pycaffe接口,但这仅仅是用来辅助命令行接口的,而即便是是使用pycaffe也必须使用Proto…
Jeremy Howard 在业界可谓大名鼎鼎.他是大数据竞赛平台 Kaggle 的前主席和首席科学家.他本人还是 Kaggle 的冠军选手.他是美国奇点大学(Singularity University)最年轻的教职工.曾于 2014 年,作为全球青年领袖,在达沃斯论坛上发表主题演讲.他在 TED 上的演讲 The wonderful and terrifying implications of computers that can learn 收获高达 200 万的点击.同时,他还创立了 E…
深度学习实验室服务器系统配置手册 目录:     一,显卡安装     二,U盘启动盘制作     三,系统安装     四,系统的基本配置     五,安装Nvidia驱动     六,安装cuda7.5     七,安装cudnn5.1     八,安装opencv2.4.10     九,安装caffe   一,硬件安装 1,拧动背侧的螺丝,拆除两侧机壳罩 2,将GPU插入对应卡槽,封紧螺丝 3,线头黑色一端按照6+8插入,灰色一端插入另一侧任意插口内 4,电脑显示屏连接使用HDML转VG…
Reading List List of reading lists and survey papers: Books Deep Learning, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, MIT Press, In preparation. Review Papers Representation Learning: A Review and New Perspectives, Yoshua Bengio, Aaron Courville…
因工作交接须要. 要将caffe用法及总体结构描写叙述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家參考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 总体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些參考模型&pretrain了的weigh…
第一步.安装依赖库 brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb brew tap homebrew/science brew install hdf5 opencv brew install protobuf boost 第二步.编译caffe git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe make all && make test && make r…
https://www.jianshu.com/p/f6f49f6bcea6 https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/include/caffe/layers 其中,常用的Interp层是自定义层,可参考PSPNet;…
作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/267 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…
Caffe 深度学习框架上手教程   blink 15年1月   Caffe (CNN, deep learning) 介绍 Caffe -----------Convolution Architecture For Feature Embedding (Extraction) Caffe 是什么东东? CNN (Deep Learning) 工具箱 C++ 语言架构 CPU 和GPU 无缝交换 Python 和matlab的封装 但是,Decaf只是CPU 版本. 为什么要用Caffe? 运算…
http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…
caffe虽然已经安装了快一个月了,但是caffe使用进展比较缓慢,果然如刘老师说的那样,搭建起来caffe框架环境比较简单,但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程,这个过程中你需要对caffe中很多东西,细节进行深入的理解,这样才可以知道为什么能有这样的结果,在训练或者fine-tuning时知道针对调整的方法.下面针对caffe中的使用进行讲解. 在使用过程中,caffe官网上提供了详细的使用说明,如果感觉仍然存在一些困难,可以使用谷歌或百度搜索自…
Caffe 深度学习框架上手教程 机器学习Caffe caffe 原文地址:http://suanfazu.com/t/caffe/281   blink 15年1月 6   Caffe448是一个清晰而高效的深度学习175框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清1.3K,目前在Google62工作. Caffe28是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU123直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU…
转自:http://suanfazu.com/t/caffe/281 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出.Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便立…
TheanoTheano在深度学习框架中是祖师级的存在.Theano基于Python语言开发的,是一个擅长处理多维数组的库,这一点和numpy很像.当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索.它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计.其实,它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于GPU或CPU.它与后来出现的TensorFlow功能十分相似,因而两者常常被放在一起比较.它们本身都偏底层,同样的,Theano 像…
简介:如何在ubuntu 14.04 下安装caffe深度学习框架. 注:安装caffe时一定要保持网络状态好,不然会遇到很多麻烦.例如下载不了,各种报错. 一.安装依赖包 $ sudo apt-get install git$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler $ sudo apt-get ins…
本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th…
引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度…
DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi…
20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik…
深度学习框架:GPU Deep Learning Frameworks 深度学习框架通过高级编程接口为设计.训练和验证深度神经网络提供了构建块.广泛使用的深度学习框架如MXNet.PyTorch.TensorFlow等依赖于GPU加速库如cuDNN.NCCL和DALI来提供高性能的多GPU加速训练.              开发人员.研究人员和数据科学家可以通过深度学习示例轻松访问NVIDIA优化的深度学习框架容器,这些容器针对NVIDIA gpu进行性能调整和测试.这样就不需要管理包和依赖项…
Lecture 8  Deep Learning Software 课堂笔记参见:https://blog.csdn.net/u012554092/article/details/78159316 今天我们来介绍深度学习软件,它们的性能.优劣以及应用流程,包括CPU.GPU和一些流行的深度学习框架. 一.          CPU vs GPU GPU被称作显卡(graphics card),或者图形处理器(Graphics Processing Unit),是一种专门进行图像运算工作的微处理器…