系统环境 系统:win7_x64; matlab版本:matlab2017b试用版: GPU:NVIDIA GeForce GTX 960: 问题描述: 第一次使用深度学习实现代码,运行的是matlab的example,出现以下问题: 原因: 由于电脑运行运行大型游戏或程序,都会由集显切换到独显,以满足运行需求,这个切换的过程也可能会引这个情况的出现,可以进行设置一下,看问题是否解决: 本人的电脑含有CPU和GPU,平常都是CPU运行的,本文代码需要GPU才能运行,故应将图像处理器切换到高性能N

GTX960的闭源要Nvidia 346版才行,闭源驱动能很大提升显卡的性能,例如双显示输出等,缺点是不开源. 有以下方式来安装: 1.命令行: sudo add-apt-repository -y ppa:xorg-edgers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-346 nvidia-settings #安装这个之前,记得先卸载当前使用闭源驱动. #如果是源安装的卸载用这个命令 sudo apt-get remove nvi

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

本文在windows下使用visual studio2013配置关联python(python-2.7.12.amd64.msi)的caffe项目,如果有耐心的人,当然可以自己去下载caffe项目自己进行编译,由于我比较懒,所以这里我利用微软自己移植的caffe进行部署,就不尝试编译官方的caffe(听说自己编译需要解决各种坑),微软移植的解决方案编译确实很方便,解决一些引用就ok了.   (一)Caffe微软官方GitHub 下载地址:https://github.com/Microsoft/

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

转自:https://www.zhihu.com/question/21359049 作者:陈二发链接:https://www.zhihu.com/question/21359049/answer/69671935来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 这几天组好了NAS,把方案分享出来给各位下片狂魔,好东西放在网盘里面会变成这个屌样:<img src="https://pic2.zhimg.com/34b9a4e1b14c7cb4a252720cbad34465_b

因为UE4的演示资源更丰富一些,我这边把UE4的有代表性的演示都跑了一遍,同时也通过Rift确认效果,和里面的资源制作方式.   首先,UE4是基于物理渲染的引擎,大部分都是偏向图像真实的.使用的材质和贴图细节也更多一些.在PC上的品质要比Unity好,性能应该也要比Unity费一些,所以很适合作VR产品的质量和效率标.   这里先列出自己的总结,然后再结合每个演示做一些具体分析.这些只是针对PC的高品质制作:   1)渲染风格方面,VR也可以作出基于物理渲染的效果,只要你能贴图和光照要遵守物理

转载请注明地址 说明:本文档参考自Caffe官网的安装说明,http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 如果对安装过程中,需要用到的依赖不明,请自行百度其作用.Ubuntu系统的安装请自行百度. 1.安装环境 硬件:Intel E3 CPU,NVIDIA  GTX960 GPU: 操作系统:Ubuntu14.04 2.依赖安装 接下来的安装全部使用linux命令行操作 (1)通用依赖 sudo apt-get install libprot

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决

1.工厂模式:简单工厂模式.工厂方法模式.抽象工厂模式 1).简单工厂模式:主要特点是需要在工厂类中做判断,从而创造相应的产品,当增加新产品时,需要修改工厂类. typedef enum { T80 = , T99 }TankType; class Tank { public: ; }; class Tank80:public Tank { public: void message() { cout << "Tank80" << endl; } }; class

时间:2016年7月 主机:就是主机 整机:主机+显示器 推荐:自己组装,淘宝或者京东,或者去淘宝上的宁美国度.攀升兄弟看看. 4000多块配个电脑: 处理器:i5 4590 散片(发热量小) 1111元 主板:B85 Killer 华擎科技  496元 显卡:GTX960 华硕猛禽 4G DDR5   1699元 SSD:750EVO 三星 120G  279元 HDD:1T 西部数据   285元 电源:500W 额定电源 先马  269元 机箱:先马德玛战士,侧透,大,200mm的长显卡

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化

测试环境: Cpu:       Intel(R)Core(TM)i7-4790 CPU @3.6GHZ GPU:        NVIDIA GeForce GTX960 *2 操作系统:   Windows 7 专业版 64位操作系统 内存:        安装内存(RAM)      16.0GB 显存:        4g*2        测试指标    测试项目 单帧耗mean(500P)  GPU占用率 显存占用 Unit:M Cpu占用率 内存占用 Unit:M 1080p 1

测试环境: Cpu:       Inter(R)Core(TM)i7-4790 CPU @3.6GHZ GPU:         NVIDIA GeForce GTX960* 1 操作系统:   Windows 7 64位操作系统 内存:        安装内存RAM    16GB 显存:        4g  测试码流:   Rtsp发送的H264实时码流 帧率:约25fps 指标 项目 GPU负载率 % 显存占用 M CPU负载率 % 内存占用 M 1080p 1路 Opegl显示 15

1.     硬件方面 a. 流处理器个数    Gpu内部的计算单元个数,决定分析模块实时性的关键因素.    实测效果: gtx760  1152个 Gtx960  1024个 单路1080p运动检测  760的实时性好于960  b.内存到显存(北桥)传输带宽 暨pcie总线带宽,  PCI-E 3.0 x16双向速度大约为32GB/s 8路1080p 25fps双向吞吐量为 3G/s,   按照理论减半原则16G/s的带宽是足够使用. 但相比现在显存的带宽达到112GB/s及以上, 所以

常用的几款插件 Steam VR,  SteamVR Unity Toolkit 配置要求:显卡不低于GTX960性能的主机 一.引入手柄交互 1.通过Asset Store导入SteamVR Plugin 2.拖入相关prefab 先删除所有默认GameObject 然后将SteamVR/Prefabs中的所有prefab拖入Hierarchy窗口          3. 手柄按键 二.游戏控制 手柄有一套自己的脚本,以SteamVR_XXX形式存在:       教程入口 手柄动作的触发通过

硬件NVIDIA:ffmpeg.exe -i input.avi -c:v hevc_nvenc -preset:v fast output.mp4 软件          :ffmpeg.exe -i input.avi [-c:a copy] -c:v libx265 output.mp4 i7 6700 8G GTX960 Windows 10 H264: ffmpeg -i source.mp4 -c:v libx264 -crf 24 -deinterlace destination.

为什么要用深度学习模型?除了它更高精度等原因之外,还有一个重要原因,那就是它是目前唯一的能够实现“端到端”的模型.所谓“端到端”,就是能够直接将原始数据和标签输入,然后让模型自己完成一切过程——包括特征的提取.模型的学习.而回顾我们做中文情感分类的过程,一般都是“分词——词向量——句向量(LSTM)——分类”这么几个步骤.虽然很多时候这种模型已经达到了state of art的效果,但是有些疑问还是需要进一步测试解决的.对于中文来说,字才是最低粒度的文字单位,因此从“端到端”的角度来看,应该将直

经过前面的文字定位和文本切割,我们已经能够找出图像中单个文字的区域,接下来可以建立相应的模型对单字进行识别. 模型选择 在模型方面,我们选择了深度学习中的卷积神经网络模型,通过多层卷积神经网络,构建了单字的识别模型. 卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前图像识别领域的主流模型. 它通过局部感知野和权值共享方法,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量,在网络结构上更类似于生物神经网络,这也预示着它必然具有更优秀的效果. 事实上,我们选择卷积神经网络的主要原因有: 1.对原始图像自动提取特

前言 项目最开始是在X86+Nvidia(ubuntu+opencv+cuda)平台上实现,达到了期望性能,最近考虑将其移植到嵌入式平台,特别是最近nvidia出了tegra X1,基于和我们使用的gtx960相同的架构的gpu且是64位 8核心cpu,于是开始了尝试移植过程.当前TX1才出来,购买不是那么方便,于是拿它的前一代TK1进行一个最基本的评估.下面记录了评估过程的一些操作. tk1系统更新 拿到的tk1时,板子自带的系统版本(非内核版本)是Jetson TK1 R19.3 - Jun