mxnet的設備管理 MXNet 使用 context 來指定用來存儲和計算的設備,例如可以是 CPU 或者 GPU。默認情況下,MXNet 會將數據創建在主內存,然后利用 CPU 來計算。在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分別由 cpu() 和 gpu() 來表示。 需要 ...
近年來,深度學習可謂是機器學習方向的明星概念,不同的模型分別在圖像處理與自然語言處理等任務中取得了前所未有的好成績。在實際的應用中,大家除了關心模型的准確度,還常常希望能比較快速地完成模型的訓練。一個常用的加速手段便是將模型放在GPU上進行訓練。然而由於種種原因,R語言似乎缺少一個能夠在GPU上訓練深度學習模型的程序包。 DMLC Distributed Deep Machine Learning ...
2016-04-18 12:38 0 2330 推薦指數:
mxnet的設備管理 MXNet 使用 context 來指定用來存儲和計算的設備,例如可以是 CPU 或者 GPU。默認情況下,MXNet 會將數據創建在主內存,然后利用 CPU 來計算。在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分別由 cpu() 和 gpu() 來表示。 需要 ...
1. Description - 說明 mxnet2onnx是一款將訓練好的mxnet模型轉換成以onnx格式保存的模型轉換工具。 2. mxnet2onnx接口 onnx_mxnet.export_model(sym, params, [input_shape ...
深度學習環境搭建起來比較麻煩,特別是 GPU 加速版。既要安裝 Nvidia 的驅動,又要安裝 cuda 和 cuDNN 。本文通過 docker 容器技術搭建基於keras (tensorflow) 的深度學習環境。 Docker 是一種容器技術,將你要運行的任何環境只通過幾行命令就可以搭建 ...
MXNet深度學習庫簡介 摘要: MXNet是一個深度學習庫, 支持C++, Python, R, Scala, Julia, Matlab以及JavaScript等語言; 支持命令和符號編程; 可以運行在CPU,GPU,集群,服務器,台式機或者移動設備上. mxnet是cxxnet的下一代 ...
創建向量 數據操作 廣播機制 運算內存開銷 NDArray和Numpy相互變換 ...
參考:[AI開發]深度學習如何選擇GPU? 侵刪 筆記: 深度學習訓練用到的硬件有兩種:一種是專業AI硬件公司出的AI芯片,一種就是我們平時熟知的GPU顯卡了,前者不太適合入門學習,而后者無論從入門難度還是性價比上講,對於新手來說都是優先的選擇。 而GPU顯卡主流廠商大概兩家 ...
利用MxNet實現圖像分類任務 這篇文章將利用MxNet以及其前端gluon 實現一個完整的圖像分類任務,其中主要包括以下幾個方面: 圖像I/O 搭建網絡 進行訓練 驗證算法 輸出結果 ...
深度學習“引擎”之爭:GPU加速還是專屬神經網絡芯片? 深度學習(Deep Learning)在這兩年風靡全球,大數據和高性能計算平台的推動作用功不可沒,可謂深度學習的“燃料”和“引擎”,GPU則是引擎的引擎,基本所有的深度學習計算平台都采用GPU加速。同時,深度學習已成為GPU提供商 ...