本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n

cudnn加速运算 torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.benchmark = True 第一句话是说,使用的是非确定性算法,使用cudnn来寻找高效率的计算方式 第二句话是说,自动寻找最优的算法 一般情况下,当数据维度.类型变化不大的情况下这样使用有助于提高运算, 但是如果变化比较大,那么每次计算搜索最优算法的时间就会比较多,反而计算效率慢

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭

系统安装问题 win10+ubuntu16.04 在win10在需要security boot设置成disable,否则安装完后无法设置启动项. 安装完ubuntu重启,系统会直接进入win10,需要使用EaeyBCD进行启动项设置. 进入ubuntu系统,校园网不要使用DSL联网,而是直接默认连上有线连接后在网页进行登录 显卡驱动安装 第一步需要干掉nouveau,两种方法:一种禁用,一种移除. 安装显卡驱动需要关闭X窗口,在文字窗口进行,若安装为中文系统,在文字窗口显示不了汉字. cuda及

cuDNN概述 NVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是GPU加速的用于深度神经网络的原语库.cuDNN为标准例程提供了高度优化的实现,例如向前和向后卷积,池化,规范化和激活层. 全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDNN来实现高性能GPU加速.它使他们可以专注于训练神经网络和开发软件应用程序,而不必花时间在底层GPU性能调整上.cuDNN的加快广泛使用的深度学习框架,包括Caffe2,Chainer,Keras,MATLAB,MxNet,PyTorch和TensorFlow

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深

转自:http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1 NVIDIA DIGITS-2.0 + Ubuntu 14.04 + CUDA 7.0 + cuDNN 7.0 + Caffe 0.13.0环境配置 引言 DIGITS简介 DIGITS特性 资源信息 说明 DIGI

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但

上一篇文章成功在CPU模式下编译了Caffe,接下来需要运行一个例程来直观的了解Caffe的作用.(参考:<深度学习 21天实战Caffe>第6天 运行手写体数字识别例程) 编译步骤: CPU模式: .下载MNIST数据集 sudo ./data/mnist/get_mnist.sh .转换格式 sudo ./examples/mnist/create_mnist.sh .修改训练超参数文件 sudo vim examples/mnist/lenet_solver.prototxt 修改最后一

之前在fast rcnn,faster rcnn编译过程中USE_CUDNN := 1这一项一直是注释掉的(即不使用cudnn加速),编译会报错: 之所以会这样,是因为fast rcnn,faster rcnn代码默认是使用的cudnn v4,但我的服务器装的cudnn V6.0 解决这个问题有两种方法: http://blog.csdn.net/u010733679/article/details/52221404(这一个博客包含了两种方法) http://blog.csdn.net/rzjm

本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关于本机->系统报告->图形卡/显示器"里查看),那么你可能无法在这台Mac上使用GPU训练深度学习模型.不过这并不值得遗憾.事实上,我在自己的Macbook上(15-inch,Early 2013,NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB)做了一个简单的测试:在mni

http://h2ex.com/1282 现有分词介绍 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是一个信息时代最重要的技术之一,简单来讲,就是让计算机能够理解人类语言的一种技术.在其中,分词技术是一种比较基础的模块.对于英文等拉丁语系的语言而言,由于词之间有空格作为词边际表示,词语一般情况下都能简单且准确的提取出来.而中文日文等文字,除了标点符号之外,字之间紧密相连,没有明显的词边界,因此很难将词提取出来.分词的意义非常大,在中文中,单字作为最基本的语义单位

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 0. 环境 OS:Windows 10,64 bit: 显卡:NVIDIA GeForce GTX 1050Ti,显卡查看方法:计算机[设备管理器]⇒ [显示适配器] Python 的版本,注意只能为 3.5,并非越高越好: CUDA,8.0: keras 可以以 TensorFlow 为后端(backend)(也可以 theano 为后端),安装完成 TensorFlow 的基础上

TensorFlow的名字中已经说明了它最重要的两个概念——Tensor和Flow.Tensor就是张量,张量这个概念在数学或者物理学中可以有不同的解释,但是这里我们不强调它本身的含义.在TensorFlow中,张量可以被简单地理解为多维数组,Flow翻译成中文就是“流”,它直观的表述计算的编程系统.TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 张量的概念 在TensorFlow程序中,所有的数据都通过张量的形式来表示.从功能的角度上看,张量

caffe的编译配置真的是很让人头疼啊,不知道试过多少次了~~~ 重装系统了七八次,搞得linux的一些常用命令倒是很熟悉了~~~ 我有洁癖~~~某一个点上出了错,我一定要把它搞好了,再重新来一次,我怕会因为某一点的小错误会影响到其它重要的地方...(有同感的默默在心里举个爪~~~^_^~~~) 又折腾了好几次,参考了很多的博客,总结出一整套的安装配置流程! 开始: 0.先行设置系统软件源更新,以及目录设置 网络无问题即可,不用太纠结 更新sources.list,我使用的是ipv6校园网,用清

转自:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199 Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置 一:linux安装 Linux安装不说了,我这里安装的是ubuntu14.10 二:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试(*.run方法) 1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU 执行下面的操作,然后验证硬件支持GPU CUDA,只要型号存在于https://deve

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

这篇文章将介绍MXNet的编译安装. MXNet的编译安装分为两步: 首先,从C++源码编译共享库(libmxnet.so for linux,libmxnet.dylib for osx,libmxnet.dll for windows). 接着,安装语言包. 1. 构建共享库依赖 目标是构建共享库文件. 最小构建需求: 最新的支持C++ 11的C++编译器,比如g++ >= 4.8,clang 一份BLAS库,比如libblas,atlas,openblas,或者 intel mkl 可选库

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

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i