cuda

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VS專案編譯包含CUDA的靜態庫及在原專案中新增CUDA優化程式碼方法

一、新增CUDA原始檔到專案 新增原始檔,並且編寫相應的程式碼,需要注意的是,為了呼叫新增的核函式。 個人偏好於在原來的專案中,新增一些呼叫C/C 的介面,這樣原來的專案和新增的CUDA原始檔就只有介面耦合。 在這些介面中,完成CUDA庫的初始化,裝置端變數、全域性儲存器的拷貝等工作,由這些新的函式 […]

ubuntu tensorflow1.5.0gpu版 cuda9.0 cudnn7.0深度學習環境配置

Tensorflow深度學習環境相關配置     這兩天配置這個GPU深度學習環境也是費勁腦汁,參考了很多網上教程,但是有些已經過時了,參考意義不大,下面開始總結一下整個配置過程: 一、配置準備 1、首先檢視電腦顯示卡是否支援cuda加速,貼出官方連結:https://developer.nvidi […]

ubuntu cuda theano keras搭建基於GPU的深度學習環境

這裡我先後嘗試了Ubuntu16.04和Ubuntu14.04兩個環境下的安裝。 具體的安裝教程,nvidia,keras,theano的官網都有介紹。並且還有中文的,所以我不想重複,只是提下我的安裝配置感受,挑幾個明顯的坑。 1. 安裝過程,不能只以某一個官網的一言以蔽之,要幾個官網的安裝過程對照 […]

深度學習筆記5:池化層的實現

池化層的推導 池化層的輸入一般來源於上一個卷積層,主要作用是提供了很強的魯棒性(例如max-pooling是取一小塊區域中的最大值,此時若此區域中的其他值略有變化,或者影象稍有平移,pooling後的結果仍不變),並且減少了引數的數量,防止過擬合現象的發生。池化層一般沒有引數,所以反向傳播的時候,只 […]