导语:Pedro Gusmão 等人对于英伟达的四种 GPU 在四种不同深度学习框架下的性能进行了评测。本次评测共使用了 7 种用于图像识别的深度学习模型。 第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标准测试,可以在给定 GPU 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。 第二个测试则对比每个 GPU 在不同深度学习框架训练时的 mini-batch 效率。根据以往经验,更大的 mini-batch 意味着更高的模型训练效率,尽管有时会出现例外。在本文的最后我们会对整个评测进行简
选自add-for 作者:Pedro Gusmão 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 最近,Pedro Gusmão 等人对于英伟达的四种 GPU 在四种不同深度学习框架下的性能进行了评测。本次评测共使用了 7 种用于图像识别的深度学习模型。 第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标准测试,可以在给定 GPU 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。 第二个测试则对比每个 GPU 在不同深度学习框架训练时的 mini-batch 效率。根据以往经验,更大的 mini-ba
1.RTX Titan具有良好的fp32和fp16计算性能。它的特点类似于RTX 2080Ti,但它有两倍的内存和更好的性能。
11月9日Google发布了第二代深度学习引擎TensorFlow,引起业内广泛关注。发布后业内人士热议的一个话题是:这个引擎能否成为Google所说的平台级产品,它的基准测试究竟怎么样? Soumith 在 Github 做基准测试,在 Google TensorFlow 发布后,Soumith 很快发布了关于 TensorFlow 的基准测试报告。 【Soumith】GoogleTensorFlow的benchmark列在了这里。 我在Imagenet Winners上运行了benchmark测试程序。
本人是一个将要大学毕业的学生,目前就职在中世康恺的AI研发部门,中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司,该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
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【新智元导读】新年伊始,新智元向你推荐香港浸会大学计算机学院褚晓文团队最新论文《基准评测当前最先进的深度学习软件工具》,评测了 Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch 这五个最受欢迎的DL框架在 FCN、CNN、RNN 上的表现。这是伯克利RISE实验室大牛、RISC之父 David Patterson 也在关注的深度学习库评测。论文作者强调这是一个开源项目,所有配置文件和实验数据均在 http: //www.comp.hkbu.edu.hk/∼chxw/dlbench.html
图 1:在 Kaggle Notebook 中可以免费使用 CPU、GPU 和 TPU。
AI 科技评论按:本文转自微信公众号 医AI (med-ai), 来源:arXiv.org,论文作者:Shaohuai Shi, Qiang Wang, Pengfei Xu, Xiaowen Chu,译者:吴博, Elaine, Melody 在 2016 年推出深度学习工具评测的褚晓文团队,赶在猴年最后一天,在 arXiv.org 上发布了最新的评测版本。这份评测的初版,通过国内AI自媒体的传播,在国内业界影响很大。在学术界,其反响更是非同一般。褚晓文教授在1月5日的朋友圈说David Patterso
今天这个项目来自 Dimiter Kendri,是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说:学术界用PyTorch,工业界用TensorFlow。
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
在TensorFlow中,模型可以在本地的GPU和CPU中运行,用户可以指定模型运行的设备。通常,如果你的TensorFlow版本是GPU版本的,而且你的电脑上配置有符合条件的显卡,那么在不做任何配置的情况下,模型是默认运行在显卡下的。
选自Tensorflow 机器之心编译 参与:黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来,这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和,例如在使用 AlexNet
自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构,如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等,它经常被研究人员和公司所使用,提供 PyTorch 和 TensorFlow 的前端实现。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库,此类 DNN 需要分布式训练,并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务,可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展,部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务,以及对并发 ML 实验进行集中式管理,从标签数据开始简化 ML 工作流。
显卡大幅降价了但是还可以再等等,新的40系列显卡也要发售了,所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比,这样也可以估算下40显卡的性能,在以后购买时作为参考。
作者:Yu (Emma) Wang、Gu-Yeon Wei、David Brooks
本文的目的是分享在TX1上安装Tensorflow Serving时遇到的主要问题,避免重复踩坑。
懒人阅读:想要傻瓜式体验深度学习的请先绕开TF,可以考虑pytorch、keras。想要真正从事可部署产品研发的童鞋,TF可能是一个绕不开的存在。 写在前面:引用并发挥大神们关于机器学习/深度学习/人工智能的话: 训练AI模型就是炼丹,金丹就是训练出来的模型,可以针对某种问题输出极佳的结果;框架是丹炉;丹方就是模型的设计思路、结构和方法;炼丹的材料就是数据。 炼丹过程就是按照丹方,使用框架和数据训练模型的过程,不同级别的“丹药”对于问题的解决程度不同,越厉害的丹药当然能够越精确高效的解决问题。 为什么要了解
懒人阅读:想要傻瓜式体验深度学习的请先绕开TF,可以考虑pytorch、keras。想要真正从事可部署产品研发的童鞋,TF可能是一个绕不开的存在。
使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地,当中的一些实践经验通过本文记录下来。
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、
相关信息: VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 VMware招聘内源开发工程师 VMware招聘应届生开发工程师 《Harbor权威指南》新书发布 1. 背景 ---- GPU作为一种加速器芯片,在机器学习,特别是深度学习中得到广泛的应用。但是,无论是企业、学校、医院或者政府单位,决定在人工智能领域进行投入时,领导却发现: 投入了100万,光买设备就花了80万,工程师还经常抱怨GPU资源不够用 当工程师雄心勃勃打算开始干活,却发现花了一个多星期,IT环境还没有搞好 究其原因,大致有以下三个:
对于学习数据科学的同学来说,从头开始实现神经网络,会让你理解很多有趣的东西。但是,我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法,除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说,使用易于使用的开源深度学习框架,我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
作者:施少怀 褚晓文 编译:弗格森 马文 【新智元导读】这篇论文评估了四个state-of-the-art 的分布式深度学习框架,即Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow分别在单个GPU、多GPU和多节点的环境中的表现。 在学术和产业界,深度学习框架都已经被广泛地部署在面向深度学习应用的GPU服务器中。在深度神经网络的训练过程中,有许多标准的进程或者算法,比如卷积或者随机梯度下降(SGD),但是,不同的框架的运行性能是不一样的,即使是在相同的GPU硬件下运行相同深度的模型
深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。软件库如:Torch(2011), Theano(2012), DistBelief(2012), PyLearn2 (2013), Caffe(2013), MXNet (2015) 和 TensorFlow(2015) 都能支持重要的研究项目或商业产品。
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
学习理论之外,自己寻找资源动手实践,在实际做项目中巩固了习得的理论知识,并进一步体会到了日常积累的重要性。
本人非专业开发者,之前也没用过云服务器,所以在实践过程会遇到一些新手才会有的困惑。简单分享一下,给同样困惑的朋友一点借鉴,大神可以略过,谢谢!
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
在测试 vGPU 的功能的时候,给容器分配了半张 GPU 卡,然后想用 Tensorflow Benchmark 测试一下,却发现半张 V100 32GB 显存从一开始就被占满了,但是 vGPU 只给 16 GB,这样发现 Tensorflow 无法正常运行。
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得益于更快的计算,更好的存储和易于使用的软件,基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光!看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域,包括医疗保健,金融,零售,技术,物流,食品技术,农业等!考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实,因此我们需要暂停片刻,并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
本文介绍一些机器学习的入门知识,从安装环境到跑通机器学习入门程序MNIST demo。
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。
NHWC和NCHW是卷积神经网络(cnn)中广泛使用的数据格式。它们决定了多维数据,如图像、点云或特征图如何存储在内存中。
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
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?
机器之心编译 选自:GitHub 参与:路雪、刘晓坤 Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包,目前支持目标检测和图像分类,以后还会有更多的扩展。该工具包在 TensorFlow 和 Sonnet 上用 Python 搭建而成,易于使用、训练、理解结果。本文介绍了 Luminoth 及其安装过程。 GitHub 页面:https://github.com/tryolabs/luminoth Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包,目前支持目标探测和图像分类,但以后会有更多的扩展。该工具包在 T
2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾。
选自arXiv 作者:施少怀、褚晓文 机器之心编译 参与:陈韵竹、李泽南 随着深度学习应用不断进入商用化,各类框架在服务器端上的部署正在增多,可扩展性正逐渐成为性能的重要指标。香港浸会大学褚晓文团队近日提交的论文对四种可扩展框架进行了横向评测(Caffe-MPI、CNTK、MXNet 与 TensorFlow)。该研究不仅对各类深度学习框架的可扩展性做出了对比,也对高性能服务器的优化提供了方向。 近年来,深度学习(DL)技术在许多 AI 应用当中取得了巨大成功。在获得大量数据的情况下,深度神经网络(DNN)
在这份论文清单中,超过75%的文章涉及深度学习和神经网络,其中卷积神经网络(CNN)的比重格外出众,而计算机视觉论文的占比也有50%。在前人优秀论文的指引下,随着TensorFlow、Theano等开源软件库的日益完善和GPU等硬件的不断发展,相信未来数据科学家和机器学习工程师的学习工作之路将是一片坦途。
项目链接:https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials
1 环境搭建 (Windows) 安装虚拟环境 Anaconda,方便python包管理和环境隔离。 Anaconda3 4.2 http://mirrors.oa.com/anaconda/archive/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe,自带python 3.5。 创建tensorflow隔离环境。打开Anaconda安装后的终端Anaconda Prompt,执行下面命令 conda create -n tensorflow python=3.5 #创建名为ten
在前一篇文章中,我们讨论了用于人体检测的早期方法,例如Vila Jones的目标检测框架(Haar级联)和方向梯度直方图(HOG)检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题,例如漏检、误检等。在本文中,我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的,并使用代码来实现它。
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
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