caffe是好用,可是配置其环境实在是太痛苦了,依赖的库很多不说,在VS上编译还各种报错,你能想象那种被一百多个红色提示所笼罩的恐惧.  且网上很多教程是VS2013环境下编译的,问人很多也说让我把15卸载了装13,我的答案是:偏不  记下这个艰难的过程,万一还要再来一次呢-- Attention:  本文使用的caffe windows环境配置为:  VS2015+CMake3.7.2+Python2.7+Anaconda2-4.3.1(X64)+CUDA8.0(x64)+cuDNN v5.1…

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.…

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T…

一.硬件采购 近年来,人工智能AI越来越多被人们所了解,尤其是AlphaGo的人机围棋大战之后,机器学习的热潮也随之高涨.最近,公司采购了几批设备,通过深度学习(TensorFlow)来研究金融行业相关问题,学习机器学习我们需要满足一定的硬件要求,本文主要是介绍硬件选购的相关事宜. 现在主力的深度学习都是通过多显卡计算来提升系统的计算能力,所以硬件的采购核心是显卡(GPU),下面是整个硬件采购的清单及大致费用如下: 以上的配置一台设备的总共费用大致:2.8W左右.公司购买了2台,费用大致6W,两…

这周安装了caffe的windows版本和Linux版本,依赖关系太多,如果系统选对了,安装起来很easy,选错了,就会遇见各种坑. 1.操作系统最好使用ubuntu desktop 14.04 64位. 我试用的操作系统版本比较多,以下介绍一下操作系统的坑: ubuntu server 14.04  64位,部分u盘启动工具不支持,安装一半会报错找不到cdrom. ubuntu server 15.10  64位,gcc版本太高,编译OpenCV时调用cudnn时有问题,替换低版本无效,未查到…

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是…

[神经网络与深度学习][CUDA开发]caffe-windows win32下的编译尝试 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] 主要是在开发Qt的应用程序时,需要的是有一个使用的库文件也只是win32,死活找不到x64的库,对是gnuwin32,没有找到gnuwin64,也是哭了,于是想着是不是能够将Caffe按照win32的配置进行重新编译一番.结果可想而知,遇到了一堆的问题,很伤心,最后也没有解决,不,最后是完全将cuDNN和CUDA全部去掉后才成功的,因为cuDNN没有找到所谓的…

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置成功后的第一次训练过程记录<二> 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] [VS开发] 紧着上一篇,我在windows上备份了三个版本的Caffe库以及visual studio 13的编译工程,主要当时是一步一步来的,想着先是only cpu,然后是支持cuda,最后是并入cuDNN.当我意识到程序要支持在没有GPU的设备上运行时,需要有不同的选择.这里主要记录关于三种不同的配置…

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 吴恩达采访Geoffrey Hinton NG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的. Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann机器,我们认为他能用很简单很简单的算法去应用到密度很高的连接起来的网络. Hinton:我仍然认为无监督学习十分重要,当我们真正搞明白一些东西以后,结果会比现在好很多.不过目前并没有找到这种方法.…