机器之心原创 作者:蒋思源 近日,Mathworks 推出了包含 MATLAB 和 Simulink 产品系列的 Release 2017b(R2017b),该版本大大加强了 MATLAB 对深度学习的支持,并简化了工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。该更新版本从数据标注、模型搭建、训练与推断还有最后的模型部署方面完整地支持深度学习开发流程。此外,MATLAB 这次更新最大的亮点是新组件 GPU Coder,它能自动将深度学习模型代码转换为 NVIDIA GPU 的 CUDA 代码,G
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库,有进行物体识别、图像分割、
TensorFlow™是一个开源软件库,最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。(中文社区)
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译,网上有很多教程,但是某些步骤并没有讲解详尽,导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题,尤其对于新手而言更是欲哭无泪,在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来,尽量详尽清楚明白,避免后来小白重蹈覆辙。
一个.py文件就称之为一个模块(Module),一个模块里可能会包含很多函数,函数命名时,尽量不要与内置函数名字冲突。
分享 有问题请到留言区互动 人工智能无疑是计算机世界的前沿领域,而深度学习无疑又是人工智能的研究热点,那么现在都有哪些开源的深度学习工具,他们各自的优缺点又是什么呢?本文对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。 1.网络和模型能力 Caffe Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现。在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有
在使用Caffe进行深度学习模型训练和优化时,我们会遇到需要导入.pycaffe模块中的Net、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、RMSPropSolver和AdaDeltaSolver的情况。这些模块提供了训练和优化神经网络所需的功能。本文将对这些模块进行详细讲解。
一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如caffe,TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大(比如,inception,resnet等),参数很多,而且部署端的机器性能存在差异,就会导致推理速度慢,延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的,比如自动驾驶要求实时目标检测,目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度,出现了很多轻量级神经网络,比如squeezenet,mobilenet,shufflenet等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构,然后用这些改造过的模型重新训练,再重新部署。
---- 新智元报道 来源:code.facebook.com 【新智元导读】今天,Facebook正式公布PyTorch 1.0,这个新的框架将PyTorch 0.4与Caffe2合并,并整合ONNX格式,让开发者可以无缝地将AI模型从研究转到生产,而无需处理迁移。 今天,Facebook正式公布PyTorch 1.0,这是将基于Python的PyTorch与Caffe2合并的一个新版本的框架,让开发者可以无缝地将AI模型从研究转到生产,而无需处理迁移。 “现在,你只需要使用PyTorch 1.0
TensorFlow™是一个开源软件库,最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。TensorFlow使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算,边表示它们之间通信的多维数据数组(张量)。其架构灵活,你可以使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
PyTorch 作为 Facebook 开发和维护的一个开源框架,近来的发展势头相当强劲。自 2017 年初首发以来,PyTorch 灵活、动态的编程环境及对用户友好的界面使其非常适用于快速实验,因此在社区内迅速发展壮大。
AI 科技评论按:上个月,Caffe2 代码正式并入 PyTorch,就在今天,Facebook AI 系统与平台部(AI Infra and Platform)副总 Bill Jia 发文表示,PyTorch 1.0 发布在即,全新的版本融合了 Caffe2 和 ONNX 支持模块化、面向生产的功能,并保留了 PyTorch 现有的灵活、以研究为中心的设计。Caffe2 作者贾扬清也在知乎表示,这篇文章是他对「如何看待 Caffe2 代码并入 PyTorch」的最新回答。
AI 研习社按:上个月,Caffe2 代码正式并入 PyTorch,就在今天,Facebook AI 系统与平台部(AI Infra and Platform)副总 Bill Jia 发文表示,PyTorch 1.0 发布在即,全新的版本融合了 Caffe2 和 ONNX 支持模块化、面向生产的功能,并保留了 PyTorch 现有的灵活、以研究为中心的设计。Caffe2 作者贾扬清也在知乎表示,这篇文章是他对「如何看待 Caffe2 代码并入 PyTorch」的最新回答。
主要包括两部分: 1. 镜像(IMAGE)创建 2. 数据卷(Data Volumes)挂载
在使用Python编写机器学习项目时,我们有时会遇到各种错误。其中之一是ModuleNotFoundError,该错误指示Python找不到特定的模块。 这篇文章将教你如何解决一个常见的ModuleNotFoundError错误,即ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'。
最近在浅尝Pytorch的源码,利用业余时间去品读品读,看着看着,第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大,Pytorch已经不是一年前的Pytorch了。
选自Facebook Research 作者:Bill Jia 机器之心编译 参与:思源、晓坤 在 F8 的第二天中,Facebook 正式宣布 PyTorch1.0 即将与大家见面,这是继一周前发布 0.4.0 后的一次较大调整。这一次调整重点在于提升 PyTorch 在产品部署方面的应用,包括重构和统一 Caffe2 和 PyTorch 0.4 框架的代码库,并将 ONNX 作为模型导出格式。 在 AI 开发中,从研究到产品的过程通常涉及很多的步骤和工具,使得测试新方法、部署以及迭代提高准确率和性能
直接运行build_win.cmd文件即可,在执行之前可以先检查一下python的版本,Caffe-windows只支持python2.7与python3.5两个python版本,其它都不支持!我的执行如下:
用过一段时间的caffe后,对caffe有两点感受:1、速度确实快; 2、 太不灵活了。
对于caffe的安装过程,可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe,这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu,到编译caffe,解决各种报错,这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降,仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目,首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好,caffe编译成功即可,不想安装完Ubuntu之后,却电脑没有引导启动项,把网上的方法试了个遍,却仍无法解决。因此听到一种说法是,win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此,决定重新再来,将自己的固态和机械全部初始化,首先在固态上安装Ubuntu16.04,在机械上安装Win10,对于双系统的安装请参照我的另一篇博客:Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意,对于双系统建议先安装Ubuntu,并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里,机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临,并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长,这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来,并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 这里有新鲜出炉的机器学习框架,既有初次露面的,也有重新修改过的。这些工具被大众所注意,或是因为其出处,或是因为以新颖的简单方法处理问题,或是解决了机器学习中的某个特定难题,或者是上述的所有原因。 Apache Spark MLl
开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法,帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望下面的图表和讲解能
快照的大用途:如果出了什么意外中断了训练,那真是天都要塌了,所以快照存储了训练的中间结果,这个设计真是人性化,当再次训练时,就可以从快照中恢复数据了。直接在最后的执行文件,调用已经训练的快照就行,用-snapshot
参考 Caffe2 - (一)Source 安装及问题解决 和 Caffe2 官方 Install Instructions.
本文介绍了如何使用Caffe进行深度学习,主要内容包括安装Caffe、配置Caffe环境、创建LMDB数据集、训练CNN模型和测试模型。
总之,一个机器学习框架包括如何处理数据,分析方法,分析计算,结果评估和结果利用。 一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理,还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估,以及简单易懂的结果解释和部署。
文章主要介绍了如何将深度学习模型应用于文本分类任务,并重点介绍了基于Caffe的深度学习框架和CUDA加速库的使用方法。此外,文章还介绍了一些实验结果,包括使用不同的深度学习模型和优化算法的比较,以及使用Caffe和CUDA加速库实现文本分类任务的实验结果。
选自CIO 作者:Mitch De Felice 机器之心编译 参与:Jane W、黄玉胜 开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望
编辑:弗格森 【新智元导读】 除了亚马逊以外,AMD、ARM、华为、 IBM、英特尔、Qualcomm都宣布将支持ONNX,形成强大的深度学习开源联盟,谷歌目前并在不在这个阵营中,有分析认为,谷歌一直在围绕TensorFlow和谷歌云的深度学习开发自己的独立生态,所以暂时不太会加入到这个联盟中来。 近日,亚马逊AWS 宣布 MXNet 支持由微软和 Facebook 发起的开源人工智能项目ONNX (Open Neural Network Exchange),推出ONNX-MXNet,这是一个开源的Pyt
参考很多文章,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如 caffe,TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大(比如,inception,resnet 等),参数很多,而且部署端的机器性能存在差异,就会导致推理速度慢,延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的,比如自动驾驶要求实时目标检测,目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度,出现了很多轻量级神经网络,比如 squeezenet,mobilenet,shufflenet 等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构,然后用这些改造过的模型重新训练,再重新部署。
本文主要介绍了在Caffe中进行均值文件转换的方法和具体实现。首先介绍了Caffe中对于均值文件的常用形式,然后详细阐述了将均值文件从binaryproto格式转换为npy格式的过程,最后通过实际测试证明了这种方法的有效性和正确性。
Pyramid是一款由多个Python脚本和模块依赖组成的EDR绕过工具,该工具专为红队研究人员设计,可以帮助广大研究人员通过利用Python的一些规避属性并尝试让EDR将其视为合法的Python应用程序,来实现红队渗透任务。
原文:Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
Caffe深度学习框架支持多种编程接口,包括命令行、Python和Matlab,下面将介绍如何使用这些接口。
本文介绍了如何使用Caffe进行深度学习,通过实例演示了如何从图片数据集训练生成模型,并使用生成的模型进行预测。主要内容包括:安装Caffe,编写训练代码,生成模型,以及使用生成的模型进行预测。
深度学习开源框架众多,基于C++的训练框架唯有Caffe一个,尽管Caffe在做一些比较新的任务时成本极高,但它依旧有它存在的价值,今天在这里给出几个推荐理由。
本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt、.pth)型转换为ONNX格式,然后将其加载到Caffe2中。需要安装好onnx和Caffe2。
导读:本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程,以及深度学习和OpenCV DNN(Deep Neural Networks,深度神经网络)模块的背景知识,让读者可以快速认识OpenCV,消除神秘感,同时对计算机视觉从传统算法到深度学习算法的演进历史有所了解。
想大胆尝试机器学习?这些工具可以为你处理繁重的任务。 驾驭机器学习的13种框架 在去年,机器学习以前所未有的势头进入主流。对这股潮流起到推波助澜的不单单是成本低廉的云环境和功能更强大的GPU硬件,还有
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类似于 Caffe 基于 Python 定制 CaffeLayers, Caffe2 也提供了使用 Python 来自定义 Caffe2 Operators.
【新智元导读】本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j (DL4J)博客,文章虽然着重介绍自家产品,但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比,DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍,包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。 Deeplearning4j (简称 DL4J)不是第一个开源的深度学习项目,但与此前的其他项目相比,DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架,其宗旨是在合
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中,将学习如何设置Python虚拟环境,获取不在Core ML格式裡的数据模型,并将该模型转换为Core ML格式,最后将其集成到应用程式中。强烈建议
本文介绍了在Ubuntu 14.04+CUDA8.0+Anaconda2+Python2.7环境下,使用cmake编译caffe和Pycaffe的详细教程。首先介绍了如何安装Anaconda2,然后说明了编译Caffe所需的依赖库,最后演示了如何在终端使用命令行编译Caffe和Pycaffe。
选自 Nvidia Blog 作者:Aaron Markham、贾扬清 机器之心编译 昨天,Facebook 推出了 Caffe2,一个兼具表现力、速度和模块性的开源深度学习框架。它沿袭了大量的 Caffe 设计,可解决多年来在 Caffe 的使用和部署之中发现的瓶颈问题。最终,Caffe2 打开了算法实验和新产品的大门。通过在内部用于各种深度学习和增强现实任务,Caffe2 已经在 Facebook 对于规模和性能的需求上得到了锻造。同时,它为移动端应用提供了令人印象深刻的新功能,例如高级相机和即时通讯功
深度学习是机器学习中的一个研究方向,它基于一种特殊的学习机制。其特点是建立一个多层学习模型,深层级将浅层级的输出作为输入,将数据层层转化,使之越来越抽象。这种分层学习思想模拟的是人脑接受外界刺激时处理信息和学习的方式。
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