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…

机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高.速度越来越快.深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升.互联网海量训练数据的出现.本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助. 推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择.而GPU显卡主流厂商大概两家,一个Nvidia,一个AMD,…

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…

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力.NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提高性能,帮助科学家最大限度地发挥潜力.英伟达持续投资于全数据科学堆栈,包括GPU架构.系统和软件堆栈.这一整体方法为深度学习模型训练提供了最佳性能,正如NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所…

Minerva:一个可扩展的高效的深度学习训练平台 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-1 声明 1)本文是关于Minerva简介的一篇译文.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人刚接触深度学习方向,专业术语了解甚少,斗胆翻译了这篇文…

TensorRT深度学习训练和部署 NVIDIA TensorRT是用于生产环境的高性能深度学习推理库.功率效率和响应速度是部署的深度学习应用程序的两个关键指标,因为它们直接影响用户体验和所提供服务的成本.Tensor RT自动优化训练好的神经网络,以提高运行时性能,与仅使用通用CPU的深度学习推理系统相比,Tesla P100 GPU的能源效率(每瓦性能)提高多达16倍(见图1).图2显示了使用TensorRT和相对复杂的GoogLenet神经网络架构运行NVIDIA Tesla P100和K…

MLPerf结果证实至强 可有效助力深度学习训练 核心与视觉计算事业部副总裁Wei Li通过博客回顾了英特尔这几年为提升深度学习性能所做的努力. 目前根据英特尔 至强 可扩展处理器的MLPerf结果显示,英特尔 至强可扩展处理器已超出性能阈值,对于希望在基础设施上运行多个工作负载的数据科学家,因为他们无需投资购买专用硬件,这款处理器是一个有效选择. 20 多年来,我一直致力于在超级计算机.数据库服务器和移动设备等平台上对计算机性能进行优化与基准测试.突出你构建的产品的性能结果,然后与业内其他产品…

之前参见了中国软件杯大赛,在大赛中用到了深度学习的相关算法,也训练了一些简单的模型.项目线上平台是用java编写的web应用程序,而深度学习使用的是python语言,这就涉及到了在java代码中调用python语言的方法. 为了能在java应用中使用python语言训练的算法模型,我在网上找了很久.我大概找到了三种方法 1. java代码可以直接调用python代码,只需要下载相应的jar包就行.这种方式我没有尝试,只是觉得这样做使得java应用太过于依赖python的环境了.还有网上也有将py…

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式…

我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境 windows10 64 python3.5 vs2017(需要C++部分) cuda9.0 cudnn7.1 GeForce GTX1060 1.安装python 我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行,可以选择默认安装路径,并添加环境变量. 测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息 则安装成功 2.安装vs2017 3.安装cuda 首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡 我们…