Mask R-CNN - Train on Shapes Dataset This notebook shows how to train Mask R-CNN on your own dataset. To keep things simple we use a synthetic dataset of shapes (squares, triangles, and circles) which enables fast training. You'd still need a GPU, th

一直以来都没有写博客的习惯,后来发现以前做的工作如果不注意及时整理和记录往往丢失的很快.对我而言这是一篇具有重要意义的文章,好的习惯要持之以恒,以后的日子我会常驻博客园!由于本人水平有限,智商略低,欢迎大神前来拍砖.废话结束,下面是干货: 首先吐槽一下本屌的笔记本,我现在的笔记本还是大一时候买的Dell INSPIRON 4010,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,重要的事情说四遍,呵呵. 操作系统: Ubuntu 14.04 是否使用PYTHON API:

MxNet有了亚马逊站台之后,声势大涨,加之接口多样化,又支持R语言所以一定要学一下.而且作为R语言的fans,为啥咱们R语言就不能上深度学习嘞~ ------------------------------ 一.MxNet对R的API接口 MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着不同的使用功能.       1. Windows/Mac用户--只能CPU训练 可以通过下面的代码安装预编译的版本.这个版本会每周进行预编译,不过为了保证兼容性,只能使用

前言: 最近在学习深度学习,最先要解决的当然是开源框架的环境安装了.之前一直在学习谷歌的Tensorflow开源框架,最近实验中需要跟别人的算法比较,下载的别人的代码很多都是Caffe的,所以想着搭建好Caffe环境跑别人的代码.这中间经历过很多弯路,开始是入了Ubuntu16.04的坑,很多教程都说GCC版本不匹配,需要降级,我也尝试过发现很多坑:另外,就是安装matlab版本的Caffe以及安装GPU版本的Caffe,都经历了很多的波折,这前后摸索大概花了半个月左右.最后发现Ubuntu14

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

近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩.在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练.一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练.然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包. DMLC(Distributed (Deep) Machine Learning Community)是由一群极客发起的组织,主要目标是提供快速高质量的开源机器学习工具.近来流

转载于统计之都,http://cos.name/tag/dmlc/,作者陈天奇 ------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spar

AI应用开发实战 - 从零开始搭建macOS开发环境 本视频配套的视频教程请访问:https://www.bilibili.com/video/av24368929/ 建议和反馈,请发送到 https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai/issues 联系我们 OpenmindChina@microsoft.com 零.前提条件 一台能联网的电脑,使用macOS操作系统 请确保鼠标.键盘.显示器都是好的 一.工具介绍 Viusal Studio code

1.安装依赖 1 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 2 sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev 3 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev libl

Windows 7上安装配置TensorFlow-GPU运算环境 1. 概述 在深度学习实践中,对于简单的模型和相对较小的数据集,我们可以使用CPU完成建模过程.例如在MNIST数据集上进行手写数字识别,我们可以使用CPU来完成,采用经典的LeNet-5模型只需要十几分钟就能完成(具体取决于电脑配置). 然而,为了达到更好的效果或者构建更复杂的模型,一般需要更大的数据集,例如经典的ImageNet数据集.假如使用CPU训练模型将显得无比吃力(将会花费很长长长长长时间),此时GPU就可以派上用场了

放弃使用pytorch,学习caffe 本文仅记录个人观点,不免存在许多错误 Caffe 学习 caffe模型生成需要如下步骤 编写network.prototxt 编写solver.prototxt caffe train -solver=solver.prototxt network.prototxt编写 在caffe中,Net由Layer构成,其中数据由Blob进行传递 network编写就是组织layer 关于layer如何编写,参考caffe.proto 这里写出layer一般形式 l

基于cpu版的tensorflow ,使用mask_rcnn训练识别箱子的模型 代码参考(https://blog.csdn.net/disiwei1012/article/details/79928679)# coding: utf-8 # In[1]: import osimport sysimport randomimport mathimport reimport timeimport numpy as npimport cv2import matplotlibimport matplo

Computer Systems A Programmer's Perspective Second Edition To this point in our study of systems, we have relied on a simple model of a computer system as a CPU that executes instructions and a memory system that holds instructions and data for the C

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m

说起来这门技术大多是秀的成分高于实际,但是呢,其也可以作为图像增强的工具,看到一些比赛拿他作训练集扩充,还是一个比较好的思路.如何在caffe上面实现简单的风格转化呢? 好像网上的博文都没有说清楚,而且笔者也没有GPU机器,于是乎,走上了漫漫的研究逼死自己之路... 作者实践机器配置: 服务器:ubuntu16.04(8 core)+caffe+only CPU 突然觉得楷体是不是好看多了...哈哈,接下来的博客要改字体喽~ ------------------------------ 一.图像

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

CPU擅长逻辑处理控制,GPU适合高强度的并行计算任务,为什么会存在这种差别?今天搜集了些相关资料,摘抄总结如下. 一.什么是GPU GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的.GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片.那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢. 自Nvidia提出GPU这个概念后,GPU就进入了快速发展时期.简单来说,其经过了以下几个阶段的发展: 1)仅用于图形渲染,此功能是GPU的

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原文地址:DeepLab 使用 Cityscapes 数据集训练模型 0x00 操作环境 OS: Ubuntu 16.04 LTS CPU: Intel® Core™ i7-4790K GPU: GeForce GTX 1080/PCIe/SSE2 Nvidia Driver Version: 384.130 RAM: 32 GB Anaconda: 4.6.11 CUDA: 9.0 cuDNN: 7.3.1 python: 3.6.8 tensorflow-gpu: 1.13.1 本文操作路径

刚刚在上篇博客记录了windows10下GPU版本caffe的安装,正准备跑跑论文里的代码,发现好多命令都是.sh命令,这是linux系统的脚本文件.不能直接在windows下运行,于是我想把.sh转换为windows下可执行的bat文件,但是又发现代码需要将数据转换为leveldb格式.而leveldb不能直接在windows下编译,还需配置,比较繁琐.而lmdb可以直接在windows下编译.下面是两者区别: 它们都是键/值对(Key/Value Pair)嵌入式数据库管理系统编程库. 虽然