在本系列的上一篇博客文章中,我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处,并演示了如何在Cloudera Machine Learning(CML)中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目。尽管将GPU用于复杂和大型任务的省时潜力巨大,但设置这些环境和任务(例如整理NVIDIA驱动程序,管理CUDA版本以及为特定项目需求部署自定义引擎)可能既耗时又充满挑战。为了简化这些流程,并使数据科学家更快地在ML用例上工作,我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。在接下来的部分中,我们将为您提供三种简单的方法,使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 但是,即使采用了所有这些技术,在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)
当神经网络最初被开发时,最大的挑战是使它们能够工作!这意味着训练期间的准确性和速度是重中之重。使用浮点算术是保持精度的最简单方法,并且GPU具备完善的设备来加速这些计算,因此自然不会对其他数字格式给予太多关注。
雷锋网(公众号:雷锋网) AI 研习社消息,相信大家对于「深度学习教父」Geoffery Hinton 在去年年底发表的胶囊网络还记忆犹新,在论文 Dynamic Routing between Capsules 中,Hinton 团队提出了一种全新的网络结构。为了避免网络结构的杂乱无章,他们提出把关注同一个类别或者同一个属性的神经元打包集合在一起,好像胶囊一样。在神经网络工作时,这些胶囊间的通路形成稀疏激活的树状结构(整个树中只有部分路径上的胶囊被激活)。这样一来,Capsule 也就具有更好的解释性。
该来的终于还是来了,Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了,不仅如此,此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器,全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
在过去的几年里,深度学习硬件方面取得了巨大的进步,Nvidia的最新产品Tesla V100和Geforce RTX系列包含专用的张量核,用于加速神经网络中常用的操作。
当前的深度学习理论是由Geoffrey Hinton大神在2007年确立起来的,但是如今他却认为,“CNN的特征提取层与次抽样层交叉存取,将相同类型的相邻特征检测器的输出汇集到一起”是大有问题的。 去年9月,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头再造。10月,人们关注已久的Hinton大神那篇Capsule论文"Dynamic Routing between Capsules"终于揭开面纱。 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元
选自Medium 作者:DeviceHive 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类(包括种类、场景等)的实现方案,包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导,特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音,例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API,等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本,但是其中
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇:一文上手Tensorflow2.0之tf.keras|三。在文末作者给出了答疑群的二维码,有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
昨天,谷歌在GitHub上发布了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型,不到一天时间,已经获得3000多星!
本文展示了一些提高 DALI 资源使用率以及创建一个完全基于 CPU 的管道的技术。这些技术长期稳定内存使用率,将 CPU & GPU 管道的 batch 大小提高 50%。用特斯拉 V100 加速器显示 PyTorch+DALI 可以达到接近 4000 个图像/秒的处理速度,比原生 PyTorch 快了大约 4 倍。
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75633754
模型部署作为算法工程落地的最后一公里,其天然对算法团队而言具有较高的复杂性,不仅要考虑如何高效地部署、管理不同框架模型,还需要考虑分布式服务的负载均衡、故障容错、可扩展性、资源隔离、限流、核心指标监控等问题。这些都极大的依赖于工程团队的能力,不是算法团队的强项,如何解决这最后一公里,让焦点聚焦在模型开发上,是模型部署服务模块需要解决的问题。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天,量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是,当你假装AI专家时,最好别谈众人皆知的TensorFlow,那谈什么? PyTorch
选自GitHub 作者:Awni Hannun 机器之心编译 参与:Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代,各种各样的比较文章也层出不穷。近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,我们对本
上周,谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型,引起大量关注。
在机器学习的领域中,张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之,张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法,张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性:数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架,于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后,它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一(根据它的 GitHub 项目数量来判断)。 TensorFlow 的起源
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
DoodleNet 是一个涂鸦分类器(CNN),对来自Quickdraw数据集的所有345个类别进行了训练。
选自Medium 作者:Slav 机器之心编译 参与:Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后,我现在要搭建一个(笔记本)桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端(thin client),并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习(DL)领域后,我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本,能同时训练很多个模型,并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
美国人工智能公司Lambda用TensorFlow测试了RTX 2080 Ti。相比1080 Ti, 2080 Ti值得买么?
2018 年 12 月,英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX,作为 2017 年 Titan V 的「继承者」,Titan RTX 价格更低,显存更大,性能更强,且使用图灵架构,具备强大的光线追踪能力。因此,Titan RTX 的发布对 AI 社区而言,是不是做深度学习的一个不错选择呢?
最近导师安排了一个论文模型复现的工作,奈何硬件条件不够,只能到处搜罗免费的GPU资源,过上了白嫖百家GPU资源的日子,这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动,可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白,现将自己使用GPU云服务器(以Windows系统为例)搭建自己的深度学习环境的过程记录下来,方便大家参考。
TensorFlow概要 Google第一代分布式机器学习框架DistBelief1,在内部大规模使用后并没有选择开源。而后第二代分布式机器学习系统TensorFlow2终于选择于2015年11月在GitHub上开源,且在2016年4月补充了分布式版本,并于2017年1月发布了1.0版本的预览,API接口趋于稳定。目前TensorFlow仍处于快速开发迭代中,有大量新功能及性能优化在持续研发。TensorFlow最早由Google Brain的研究员和工程师开发,设计初衷是加速机器学习的研究,并快速地
AI 科技评论按:关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch,TensorFlow,Caffe还是Keras ?近日, 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章,对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下: 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
新智元编译 来源:blog.otoro.net 作者:David Ha 编译:肖琴 【新智元导读】“世界模型”(World Models)是谷歌大脑研究科学家 David Ha 和 Swiss A
【AI100 导读】学习人工智能到底要不要学好数学,这俨然已经成了一个争议话题了?之前 AI100 刊发了本系列的前两篇文章,也发表了作者子白的《放弃幻想,搞 AI 必须过数学关》,不知你是否有自己的
对于人类的语音识别,目前有很多不同的项目和服务,像Pocketsphinx,谷歌的语音API,以及其他等等。这样的应用程序和服务能够以一种很不错的质量识别语音然后转换成文本,但没有一个能够对麦克风所捕
第一台iPhone发布于2007年,而机器学习这一概念更是在第一台iPhone发布的十年前就已经出现。但这两者碰撞出火花,则是在最近几年才出现的事情。
当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后,终于可以应用到具体场景,但是,突然发现不知道怎么调用自己的模型,更不清楚怎么去部署模型!
虽然这对常规大小的模型来说非常有效,但当我们处理一个巨大的模型时,这个工作流程有一些明显的局限性:在第1步,我们在RAM中加载一个完整版本的模型,并花一些时间随机初始化权重(这将在第3步被丢弃)。在第2步,我们在RAM中加载另一个完整版本的模型,并使用预训练的权重。如果你正在加载一个具有60亿个参数的模型,这意味着你需要为每个模型的副本提供24GB的RAM,所以总共需要48GB(其中一半用于在FP16中加载模型)。
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”,因此称为TensorFlow。
作者 | 黄波,何沧平 责编 | 何永灿 随着人工神经网络算法的成熟、GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破。本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流、控制中心、深度学习模型训练集群、模型在线预测服务等核心部分的设计、架构经验。微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果。 深度学习平台介绍 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能。随着计算机计算能力越来越强,在重复性劳动和数学计算方面很快超过了
本文[1]提供了有关如何构建用于深度学习的多 GPU 系统的指南,并希望为您节省一些研究时间和实验时间。
接上文 上一节内容里,我们大致介绍了我们对移动端可用的硬件条件的探索,接下来,我们更专注于介绍一些专注于移动端设备的机器学习框架,以及在Q音探歌,我们接入深度学习服务的一般流程。 4.移动端机器学习框架介绍 深度学习算法推断要在移动端落地,需要着重衡量尺寸和性能的限制,同时又要尽可能的提供给用户较好的体验(推断速度足够快)。Q音探歌倾向使用成熟的机器学习框架快速搭建深度学习服务,我们对比了一些专注于为边缘设备带来高效深度学习的框架,包括NCNN, TensorFlow Lite, Pytorch Mobi
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | 刘云南,一针,Saint,Yawei Xia 今天我们将建立我们自己的深度学习终极大杀器。 我们会搜集最好的精华,并且把他们组合成数字终结者。 我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。 在这台机器上运行神经网络就像热激光束穿过黄油一样快捷流畅。你不用花超过129,000美元来购买 Nvidia’s DGX-1,这个AI超级计算机可以放在一个盒子里。我马上要给你展示它的性能
这个现实世界造成了很多挑战,比如数据有限、只有微型的计算机硬件(像手机、树莓派)所造成的无法运行复杂深度学习模型等。这篇文章演示了如何使用树莓派来进行目标检测。就像路上行驶的汽车,冰箱里的橘子,文件上的签名和太空中的特斯拉。
选自Minimaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:乾树、李泽南 越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型,然而目前看来这种做法的成本较高。不过相比云 GPU 而言,动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率,并得到了令人满意的结果。利用价格差使用云 CPU 代替 GPU 可以为我们节约不少使用成本。 我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是,使用
我们非常高兴能够将训练后的 float16 quantization 作为模型优化工具包(Model Optimization Toolkit)的一部分。这套工具包括了:
由于处理器性能和电池容量有限,在移动设备上使用计算密集的机器学习模型进行推断是非常耗资源的。 虽然可以采用一种加速途径:转换为定点数模型,但用户已经要求作为一种选项,为加速原始浮点模型推理提供GPU支持,而不会产生额外的复杂性和潜在的量化精度损失。
众所周知,大多数 Mac 产品都是生产力工具,你甚至可以用它们训练神经网络。去年 11 月推出的,搭载 M1 芯片的 Mac 更是将这种生产力水平提到了一个新的高度。
选自GitHub 作者:Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程,从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装,再到服务器的设置,可谓面面俱
在本文中我将展示如何将Jetson Nano开发板连接到Kubernetes集群以作为一个GPU节点。我将介绍使用GPU运行容器所需的NVIDIA docker设置,以及将Jetson连接到Kubernetes集群。在成功将节点连接到集群后,我还将展示如何在Jetson Nano上使用GPU运行简单的TensorFlow 2训练会话。
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径,比如将机器学习模型转换成定点模型,但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
这一节就来讲讲深度学习的一些软件和硬件相关的内容,包括 CPU 和 GPU ,以及一些主流的深度学习框架
以 UGC 为中心的直播世界中经常发生用户在某一时间大量涌入的现象,这对于用户规模较大的平台而言是一个亟待解决的问题。Video AI 包含了很多有意思的视频处理功能,包括对低分辨率图像进行超分而获得清晰图像、对视频进行去噪(包括去雨、去雾、去划痕等)、进行对象识别、元数据提取等数百种功能。
图 1:在 Kaggle Notebook 中可以免费使用 CPU、GPU 和 TPU。
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