文档结尾有介绍不自建vncserver设置仅在1上显示，使Windows GPU机器控制台vnc能使用的办法 仅在2就是独显、仅在1就是非独显，记住这点就够用了 验证步骤： 1、用2019grid公共镜像买台...ctrl alt del按钮输入Administrator密码，然后在vnc会话里在桌面右键 → 显示设置 → 扩展这些显示器 → 仅在1上显示，这样控制台vnc就可以使用了。...如果控制台vnc里鼠标不同步，也是按【桌面右键 → 显示设置 → 扩展这些显示器 → 仅在1上显示】来设置。...仅在1上显示 ②仅在2上显示 ③扩展显示1为主 ④扩展显示2为主 如何通过命令调整GPU云服务器VNC多显示器设置为仅在1上显示？...为啥非要仅在1上显示，因此只有仅在1或1为主时，控制台vnc操作才正常 #仅在1显示（腾讯云控制台vnc操作正常） MultiMonitorTool.exe /enable \\.
Vanilla 稀疏将 2D CNN 的结构化稀疏模式泛化到 3D CNN 中，它可以借助编译器优化技术在设备上获得直观的运行加速，但同时会因整组核被移除导致模型准确率降低较多。...RT3D 在移动 CPU 和移动 GPU 上都支持稠密的（尚未压缩的）和稀疏的 3D CNN，PyTorch 仅在 CPU 上支持稠密模型，而 MNN 仅在 CPU 上支持稠密 C3D 模型。...值得注意的是，在移动 GPU 上，经过全面优化的 RT3D 在 C3D，R(2+1)D 和 S3D 上可以分别在 142 ms，141 ms 和 293 ms 内完成 16 帧计算，从而实现 3D CNN...由表中数据我们可以看出，由于 KGS 的高灵活性和与编译器级优化的无缝匹配，在 C3D 和 R(2+1)D 上以相同的修剪精度实现了较高的剪枝率（在 FLOPs 中）和较低的计算延迟。...更广泛的影响 RT3D 是第一个在移动设备上实时运行 3D CNN 且没有明显准确率损失的神经网络加速方案，在此之前只能通过移动设备上特定（而且更加昂贵）的硬件来实现。
VOC 2012 for Faster R-CNN MS COCO上的结果 ?...COCO for Faster R-CNN 使用PASCAL VOC 2007测试集在K40 GPU上计时，以毫秒为单位。 ?...Faster R-CNN和R-FCN都可以利用更好的特征提取器，但对于SSD来说意义不大。 ? （x轴是每个特征提取器分类时top 1％的准确率。）...后处理包括非最大抑制（仅在CPU上运行），用于最快型号的运行时间大约为40毫秒，这将速度限制为25 FPS。 如果仅使用一个IoU计算mAP，则使用mAP@IoU=0.75。...准确率和速度之间达到良好的平衡 如果我们将proposal数量减少到50，则Faster R-CNN可以与R-FCN和SSD的速度达到32mAP。
该研究发现，只用一天时间在单个 GPU 上训练 20 位数字，就可以达到最新的性能水平，100 位数字加法问题高达 99% 的准确率。...将 Abacus 嵌入与标准位置嵌入结合使用后，该研究观察到 Transformer 在算数任务上的准确率有显著提高，以至于最多只训练了 20 位数操作数的模型可以泛化到 120 位数操作数的问题。...实现加法的长度泛化 作者研究了一系列方法，旨在提高从头开始训练的语言模型在算术能力上的表现。...整数乘法 图 5 展示了 Abacus 嵌入模型在 15 位数乘法的分布内准确率超过了之前的工作，且不需要用零将每个操作数填充到相同长度。...特别地，该研究强调，与仅使用 FIRE 的基线相比，将 Abacus 嵌入与 FIRE 相结合也提高了分布问题中最难的分布准确率 (右下)。
针对不同的硬件平台：CPU / GPU / FPGA / TPU / NPU，ProxylessNAS 实现了针对目标硬件 CNN 结构定制。...CIFAR-10 上与之前 SOTA（state-of-the-art）模型的对比总结在表 1 中。和他们相比，我们的模型不仅在测试错误率上更低，并且需要的参数量也更少。...在 ImageNet 上，我们主要关注于学习高效的 CNN 结构。因此，这是一个多目标的 NAS 任务，我们需要同时兼顾性能与延迟（不可导的硬件指标）。...除了移动端，我们还应用 ProxylessNAS 为 CPU 和 GPU 定制 CNN 模型。...下图展示了我们在三个硬件平台上搜索到的 CNN 模型的详细结构：GPU / CPU / Mobile。
看，仅在 2 年时间内，性能就增加了那么多！ 有几种在内部使用不同方法的深度学习架构来实现相同的任务。最流行的变种是 Faster RCNN、YOLO 和 SSD 网络。 ? 速度和准确率的权衡。...此外，这些摄像机需要在某个地方存储数据；要么在本地，要么在某个远程存储。 ? 典型的监控摄像机。...-5425656ae359） 缺点是，微控制器没有 GPU 那么强大，因此你可能被迫使用较低准确率的模型。...我进行了一些实验，测量了使用三种不同模型检测到的人的 FPS 和计数准确率。此外，实验是在不同的资源约束（GPU 并行约束）上运行的。...我们发现，使用 ResNet-50 的 Faster RCNN 准确率最高，并且当并行部署在 4+ 块 GPU 上时，具有非常高的 FPS 率。 这有一大堆步骤！ 这里的步骤非常多。
而如果使用PyTorch的标准代码训练CNN，一般需要3分钟左右。 但现在，在一台笔记本电脑上就能将时间缩短200多倍。 速度直达0.76秒！...那么，到底是如何仅在一次epoch的训练中就达到99%的准确率的呢？ 八步提速200倍 这是一台装有GeForce GTX 1660 Ti GPU的笔记本。...这时两次运行的平均准确率在测试集上为99.185%，平均运行时间为2min 52s ± 38.1ms。 接下来，就是一步一步来减少训练时间： ?...也就是不再一次一次地从磁盘上读取数据，而是将整个数据集一次性加载并保存到GPU内存中。 这时，我们只需要一次epoch，就能将平均训练时间下降到7.31s ± 1.36s。...tuomaso/train_mnist_fast 参考链接： [1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/p1168k/p_training_cnn_to
Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。...一般来说，良好的模型在测试集上可达到 99％以上的分类准确率。...另一种方法（mnist_cnn.py）是卷积神经网络（CNN），它利用相邻像素之间的固有关系建模，是一种逻辑上更贴近图像数据的架构。 ? ?...在这种情况下，两个后端的在准确率和速度上的性能均相等。也许 CNTK 更利于 MLP，而 TensorFlow 更利于 CNN，两者的优势互相抵消。...CNTK 在 LSTM/MLP 上更快，TensorFlow 在 CNN/词嵌入（Embedding）上更快，但是当网络同时实现两者时，它们会打个平手。
一开始我们做的时候是从数据量最大的场景入手，有107万条训练数据，单词有7万多个，分类效果还不错，不做任何数据预处理，测试集上准确率有94%，这个时候显示的GPU显存是700MB。...而且按照我们的参数计算GPU显存就应该只有几百MB才是正常的。虽然从准确率上看程序应该没问题，但这个问题不解决会让我怀疑自己。...这样就可以找到为什么GPU显存会一下子升高了。一开始训练一步一步的输出，程序都对，GPU显存也比较低，那为什么中间过程会升高呢？...而当数据量比较大，而GPU的显存不够时，每次GPU显存中只会存储模型和批数据。 注： 1....以上问题的解决有猜测的成分在，批判着吸收 2. tensorflow实现文本分类（http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow
文章使用视觉 Transformer（ViT）作为基础模型，ViT 模型在一个基本数据集上从头开始，经过约 60 分钟的训练，在测试集上取得了 62% 的准确率。...脚本地址：https://github.com/rasbt/cvpr2023/blob/main/04_fabric-vit-mixed-precision.py 通过混合精度训练，我们将训练时间从 18...现在使用 4 个 GPU，我们的代码运行时间大约为 2 分钟，是之前仅使用混合精度训练时的近 3 倍。 理解数据并行和张量并行 在数据并行中，小批量数据被分割，并且每个 GPU 上都有模型的副本。...这个过程通过多个 GPU 的并行工作来加速模型的训练速度。 如下简要概述了数据并行的工作原理： 同一个模型被复制到所有的 GPU 上。...与数据并行不同，张量并行将模型本身划分到多个 GPU 上。并且在数据并行中，每个 GPU 都需要适 应整个模型，这在训练较大的模型时可能成为一个限制。
深度哈希(deep hash)将CNN与哈希图像检索结合，同时拥有检索精度高，速度快的特点。其方法可以概括为，训练一个CNN网络将图像映射成较低维度的特征，再将特征转化为二进制码进行检索。...该方法在常用数据集CIFAR-10，ImageNet上都达到了很高的准确率。相比于其他深度哈希的方法，该方法有以下三个特点： 1. 利用理想码组作为训练标签。...经过训练后的网络不仅在训练集上得到汉明距离大的图像编码，在测试集上的泛化能力也十分出色。 2. 该方法的训练过程是单例(pointwise)损失函数进行的。...该方法在多个数据集上的检索准确率(mean average precision)相比之前的方法有了提升。同时针对大分辨率的图像利用了inception net，准确率得到了进一步的提升。...下面的表格包含了当前主流的一些深度哈希图像检索法以及传统方法在CIFAR-10和ImageNet上的检索准确率表现。(DBR以及DBR-v3为本文所属方法)。 ?
随着近年来 CNN 在目标检测领域的发展和创新，目标检测有了更加广泛的应用。考虑到在实际场景中的落地需求，目标检测网络往往需要在保持高准确率的同时拥有较低的计算延迟。...即便如此，这些网络依然需要较大的计算量来达到可接受的准确率，这成为了这些网络难以在移动设备上实现实时推理的主要阻碍。...Mish 激活函数也涉及了指数运算，同时在 pytorch 上的支持不太友好，会在训练时占用很多缓存，同时它在 pytorch 上也不能够像 C++ 版本的 YOLOv4 一样带来很大的准确率提升，而且...研究者将卷积层数更少的 branch2 挪到 CPU 上去，CPU 执行时间少于上面 branch1 在 GPU 上的总运算时间，这个并行操作能够有效减少运算延迟。...可以看到，Unstructured Pruning 在压缩 8 倍的状态下能够维持较高的准确率，但是和前文描述的一样，它的运行效率较低，即使在压缩 8 倍的情况下，运行时间只提高了不到 2 倍。
韩松博士于 2017 年毕业于斯坦福大学，师从 GPU 之父 Bill Dally 教授。...然而，分布式训练中梯度交换的成本过高，尤其是在计算-通信比率较低的循环神经网络（RNN）等情况下；由并行训练带来的计算时间上的节省，可能将不足以补偿通信时间上代价的增长。...研究者通过实验在多种任务、模型和数据集上验证了 DGC 的有效性： CNN 网络：图像分类任务，CIFAR-10 和 ImageNet 数据集； RNN 网络：语言建模任务，Penn Treebank...top-1 准确率；（d）ResNet-50 在 ImageNet 数据集上的训练损失。...例如，当将 AlexNet 在 64 个节点上训练时，传统的训练方法在 10Gbps 以太网上仅能达到约 30 倍的加速（Apache, 2016），而应用 DGC 时，仅仅在 1Gbps 以太网上训练就能获得
实验表明，使用 ImageNet 预训练可以在训练早期加速收敛，但不一定能起到正则化的作用或提高模型在最终的目标任务上的准确率。...2.同步批量归一化（SyncBN）：是批量归一化的一种实现方式，它通过使用多个 GPU 运算提升了批量归一化（BN）时有效批处理的规模。...作者指出，没有必要在训练结束前更早地降低学习率，也没有必要长时间以较低的学习率进行训练，这只会导致过拟合。 超参数： 所有其它（学习率之外的）超参数都遵循 Detectron 中的超参数。...所有的模型都在 8 个 GPU 上使用同步的随机梯度下降进行训练，每个 GPU 的 Mini-batch 的规模为 2 张图像。...在许多不同的设置和情况下，从头开始训练的网络可以获得与先预训练再调优的网络相媲美的性能，甚至包括仅仅在一万张 COCO 图像上进行训练的情况。
基于CNN并行框架中的模型并行，图像业务能够支持更大规模图像分类模型，在ImageNet 2012数据集中获得了87%的top5准确率，处于国际先进水平。...参数交换过程从逻辑上看，梯度收集阶段将全部梯度值累加起来，然后应用到当前模型以更新参数得到新模型，最后在模型分发阶段将新模型下发给全部GPU卡。...图4：CNN GPU框架的模型并行和数据并行架构 CNN模型并行和数据并行框架对GPU卡分组，组内两个GPU卡做模型并行，组间做数据并行。如上图所示，4个GPU卡分成Worker Group 0和1。...通过CNN并行框架的模型并行，单个GPU上CNN网络占用的GPU显存从3.99 GB减少到2.15 GB，使得可以训练更大规模的图像分类模型。...通过模型并行获得ImageNet 2012数据集87%的top5准确率，处于国际先进水平。CNN并行训练框架在微信图像业务中得到应用，图像识别，图像检索，人脸识别，OCR识别等，都已尝试接入本框架。
2012年图像识别领域在ImageNet图像分类竞赛中取得了85%的top5准确率 [2]，相比前一年74%的准确率有里程碑式的提升，并进一步在2013年获得89%的准确率。...参数交换过程从逻辑上看，梯度收集阶段将全部梯度值累加起来，然后应用到当前模型以更新参数得到新模型，最后在模型分发阶段将新模型下发给全部GPU卡。...图3：CNN GPU框架的模型并行和数据并行架构 CNN模型并行和数据并行框架对GPU卡分组，组内两个GPU卡做模型并行，组间做数据并行。如上图所示，4个GPU卡分成Worker Group 0和1。...通过CNN并行框架的模型并行，单个GPU上CNN网络占用的GPU显存从3.99 GB减少到2.15 GB，使得可以训练更大规模的图像分类模型。...通过模型并行获得ImageNet 2012数据集87%的top5准确率。CNN并行训练框架在微信图像业务中有众多潜在应用都已尝试接入本框架。同时在广点通广告推荐也开始应用探索。 ?
卷积神经网络（CNN）在很多计算机视觉任务中都取得了卓越的成就，然而高准确率的背后，却是很高的冗余度和不可忽视的计算开销。 ? 图 1....实验表明，用 OctConv 替代普通卷积可以稳定提高现有的 2D CNN 网络（包括 ResNet、ResNeXt、DenseNet、MobileNet、SE-Net）提高其在 ImageNet 上的图像识别的性能...，此外也可以稳定提高 3D CNN 网络（C2D、 I3D）并在 Kinetics（行视频动作识别数据集）上取得了更佳的性能。...横坐标表示计算开销（FLOP），纵坐标表示准确率。 ?...研究人员将多数例子中的批大小设为 128，但对于大到 GPU 内存无法负荷的网络，他们将批大小减小为 64（带†标记的）或 32（带‡标记的）或 8（带§标记的）。 ?
他们识别错误率低，漏识别率也较低，但是由于网络结构参数的计算量大，导致其检测速度慢，不能满足实时检测场景。...此类方法使用基于回归方法的思想，直接在输入图像的多个位置中回归出这个位置的区域框坐标和物体类别，他们识别速度很快，可以达到实时性要求，而且准确率也基本能达到faster R-CNN的水平。...在之前的文章里，介绍了Faster R-CNN的原理和预测使用，在一般的GPU服务器，每帧的解析速率约为0.4秒；再则Faster R-CNN训练自己的数据集，文章比较匮乏和散乱；最后Faster R-CNN...所有的YOLO版本，在结构上，YOLO 模型基本由以下部分组成： Input ——输入图像被馈送到的输入层 Backbone ——输入图像以特征形式编码的部分，和之前的faster R-CNN有点类似。...在图像分辨率为640的COCO检测数据集上训练的对象检测检查点。 在图像分辨率为640的COCO分割数据集上训练的实例分割检查点。
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