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Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建

保持更新版本迁移至 - Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建要包括两部分: 1. Docker与NVIDIA-Docker的安装与配置 2. Caffe镜像使用1 Docker与NVIDIA-Docker的安装与配置1.1 Docker安装Docker安装过程需要使用root权限, 要有两种安装方式:1.1.1 Ubuntu14.04 软件源安装使用 Caffe镜像使用这里使用阿里的镜像服务. –volume=$(pwd):workspace –volume=pathtodata:data: 将的路径挂载到容器中, “:”前后分别为为目录和容器路径 3. UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode characters in position错误: # docker 中 python 代码的 print(“中文”) 出现错误,但宿不会出现该错误

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贾扬清:希望Caffe成为深度学习领域的Hadoop

《程序员》:现在很多服务商都提供了器学习服务,Caffe基于服务的优化是如何规划的? 贾扬清:据我所知,目前很多器学习的服务都是基于简单的模型,比如说线性的Logistic Regression等等来提供的。 对于Caffe而言,我们更多地注重在深度学习的研究上面,所以对于服务的优化并不是一个要的方向。当然,我觉得Caffe的开发团队非常优秀,所以将来也许会走一条和工业界更加紧密联系的道路。 贾扬清:Caffe一开始要是为了图像领域的应用所设计的,所以在非图像的问题,比如说一般的器学习、语音识别等问题上,Caffe的框架并不一定是最优的。 器学习与模式识别、大数据的遇与挑战、人工智能与认知科学、智能器人四个题专家集。人工智能产品库将同步上线,预约咨询:QQ:1192936057。欢迎关注。

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    学习笔记︱Nvidia DIGITS网页版深度学习框架——深度学习版SPSS

    版权声明:博原创文章,微信公众号:素质笔记,转载请注明来源“素质博客”,谢谢合作!! 就是supervessel超能服务器上已经帮你配置好DITIGS,不过笔者在尝试的时候并没有尝试成功,之后会开贴说一下supervessel: supervessel-免费镜像︱GPU加速的Caffe :怎样轻松创造高精度分类网络 http:www.jiqizhixin.comarticle2087其中器之心翻译文章很棒!! :器学习初学者入门实践:怎样轻松创造高精度分类网络,非常棒,入门级!! 1、启动 来到digits文件夹的寻找并键入:sudo .digits-devserver2、键入地址 如果是服务器本,键入:0.0.0.0:5000如果其他器访问,则先得到该服务器的内网IPhttp

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    如何在Jetson TX2上用Python捕获摄像头影像,并用Caffe进行推理

    本文转载自JK Jung的帖子:https:jkjung-avt.github.iotx2-camera-caffe 如果有侵犯到贴利益,请立刻跟我联系。 之前,贴分享了一个python脚本,它可以用来在Jetson TX2上捕捉和显示来自相(IP、USB或板载)的实时视频。 在这里,贴继续扩展了这个脚本,并展示了如何在捕获的相映像上运行Caffe图像分类(推断),这些都是在python代码中完成的。 这tegra-cam-caffe.py sample应该适合快速验证您的新训练的Caffe图像分类模型,用于原型,或者用实时摄像输入构建Caffe演示程序。 这个免费的quicklab课程非常不错的一点是,你可以使用NVIDIA数字的K520 GPU服务器2小时的访问,完全免费。

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    深度学习菜鸟的信仰地︱Supervessel超能服务器、深度学习环境全配置

    NVIDIA所推出的cuDNN(CUDA深度神经网络库)可以被集成到各个流深度学习框架中以提供GPU加速支持,其中就包括此次SuperVessel超能GPU加速服务提供的Caffe、Torch、Theano 而且现在有了DIGITS,现在有以下五款带GPU深度学习配置:1、GPU加速的TensorFlow 深度学习环境 2、GPU加速的Caffe深度学习开发环境 3、GPU Accelerated Caffe 这10类图片分别是飞、车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。 链接:跟我上手深度学习: 五分钟尝试第一个深度学习(Caffe)训练和图像分类(详细图文步骤) https:my.oschina.netu1431433blog6873932、GPU加速的Caffe+DIGITS (SuperVessel Cloud) – 使用入门篇 (专供开发者的免费虚拟资源) https:my.oschina.netu1431433blog3806434、GPU加速的Torch深度学习开发环境

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    Facebook 开源深度学习框架 Caffe2,让 AI 从端走向终端

    说得更直白一点,就是 Caffe2 可以方便地为手等移动终端设备带来 AI 加持,让 AI 从端走向终端。? Caffe2 相比 Caffe 更新了什么Caffe2 官方博客表示:长期以来,提起 AI 模型的训练和部署,人们通常都会联想到大数据中心或超级计算。 用户只需要加载 Caffe2 框架,然后通过几行简单的 API 接口调用(Python 或 C++),就能在手 App 上实现包括图像识别、自然语言处理和计算视觉等在内的各种 AI 功能。 Caffe 和 Caffe2 背后的要开发者,加州大学伯克利分校博士贾扬清在接受外媒采访时表示:“几乎所有的深度学习框架都或多或少地提到了扩展性,但我们可以相当自信地说,Caffe2 在这方面要优于其他框架 平台方面,亚马逊 AWS 表示目前在旗下的 Deep Learning AMI 上已经加入了 Caffe2 支持,用户可以直接在 AWS 运行相关样例。

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    开发 | Facebook 开源全新深度学习框架 Caffe2,让 AI 从端走向终端

    说得更直白一点,就是 Caffe2 可以方便地为手等终端设备带来 AI 加持,让 AI 从端走向终端。 Caffe2 相比 Caffe 更新了什么Caffe2 官方博客表示:长期以来,提起 AI 模型的训练和部署,人们通常都会联想到大数据中心或超级计算。 用户只需要加载 Caffe2 框架,然后通过几行简单的 API 接口调用(Python 或 C++),就能在手 App 上实现包括图像识别、自然语言处理和计算视觉等在内的各种 AI 功能。 Caffe 和 Caffe2 背后的要开发者,加州大学伯克利分校博士贾扬清在接受外媒采访时表示:“几乎所有的深度学习框架都或多或少地提到了扩展性,但我们可以相当自信地说,Caffe2 在这方面要优于其他框架 平台方面,亚马逊 AWS 表示目前在旗下的 Deep Learning AMI 上已经加入了 Caffe2 支持,用户可以直接在 AWS 运行相关样例。

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    KDnuggets热门深度学习工具排行:Pylearn2 居首,Caffe第二

    如今深度学习是AI和器学习领域最热门的学习趋势。我们来审查为深度学习而开发的软件,包括Caffe,CUDA convnet,Deeplearning4j,Pylearn2,Theano和Torch。 (106)我没有使用过所有的工具,所以这是基于这些流行工具的页和教程的简要概述。? Cuda-convnetCuDNN支持所有流软件,例如Caffe,Torch和Theano,都是容易实现的。 Caffe的开发者说,“Caffe是最快的可用的convnet实现工具。”Torch7被证明在大多数基准中比Theano要快,如Torch7指南中所示。 器学习与模式识别、大数据的遇与挑战、人工智能与认知科学、智能器人四个题专家集。人工智能产品库将同步上线,预约咨询:QQ:1192936057。欢迎关注。

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    基于Caffe格式部署YOLOV5模型

    要是教你如何搭建caffe推理环境,对yolov5模型做onnx格式转换,onnx模型转caffe模型,实测在1070显卡做到了11ms一帧! 部署简介如果说目标检测落地最广的是哪个算法,yolo系列肯定有一席之地,本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理,据我所知,华为海思NNIE只支持caffe模型的转换,所以 推理速度截图环境配置ubuntu:18.04cuda:10.0cudnn:7.6.5caffe: 1.0OpenCV:3.4.2Anaconda3:5.2.0相关的安装包我已经放到百度盘,可以从如下链接下载 yolov5模型的文章(https:zhuanlan.zhihu.comp348110519)Anaconda安装chmod +x Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh(从上面百度盘链接下载 的prototxt保存路径),caffemodel_path(caffe的caffemodel保存路径)python convertCaffe.py 得到转换好的caffe模型caffe模型推理定位到yolov5

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    【重磅】Facebook 开源产业级深度学习框架 Caffe2,带来跨平台器学习工具

    同时,Facebook 宣布开源 production-ready 的深度学习框架 Caffe2,轻量级、模块化,在移动端和上都做了优化。 我们与英伟达,高通,英特尔,亚马逊和微软密切合作,在端和移动环境两个方面都对 Caffe2 做了优化。 Caffe 和 Caffe2 功能的总体差异如下图所示:?(关于如何将 Caffe 模型转换为 Caffe2 模型页上有非常详细而且友好的教程。)图像分类?图像分割?对象和场景标记?风格?人脸? 据介绍,Caffe2 的深度学习应用要是计算视觉(CV)、聊天器人(Chat Bots)、物联网(IoT)、语音识别、翻译以及医疗。 Facebook 产业级跨平台器学习工具在 2016 年 11 月发布 Caffe2go 时,Caffe 作者贾扬清介绍说,Caffe2 是 Facebook 第一个具有产业实力的深度学习平台,可以跨平台用同样的代码集全速运行

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    工具 | Facebook 开源产业级深度学习框架 Caffe2,带来跨平台器学习工具

    来源:caffe2.ai作者:caffe2 team译者:文强【导读】近日,Facebook 宣布开源 production-ready 的深度学习框架 Caffe2,轻量级、模块化,在移动端和上都做了优化 我们与英伟达,高通,英特尔,亚马逊和微软密切合作,在端和移动环境两个方面都对 Caffe2 做了优化。 Caffe 和 Caffe2 功能的总体差异如下图所示:(关于如何将 Caffe 模型转换为 Caffe2 模型页上有非常详细而且友好的教程。) 图像分类图像分割对象和场景标记风格人脸视频处理Caffe2 深度学习应用据介绍,Caffe2 的深度学习应用要是计算视觉(CV)、聊天器人(Chat Bots)、物联网(IoT)、语音识别、翻译以及医疗 Facebook 产业级跨平台器学习工具在 2016 年 11 月发布 Caffe2go 时,Caffe 作者贾扬清介绍说,Caffe2 是 Facebook 第一个具有产业实力的深度学习平台,可以跨平台用同样的代码集全速运行

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    干货丨从TensorFlow到PyTorch:九大深度学习框架哪款最适合你?

    此外,TensorFlow 还可在谷歌和亚马孙中运行。随着 0.12 版本的发行,TensorFlow 将支持 Windows 7、 Windows 10 和 Server 2016。 Caffe 可能是自 2013 年底以来第一款流的工业级深度学习工具包。 正因为 Caffe 优秀的卷积模型,它已经成为计算视觉界最流行的工具包之一,并在 2014 年的 ImageNet 挑战赛中一举夺魁。Caffe 遵循 BSD 2-Clause 协议。 然而,随着 Facebook 对 Caffe 2 的研究,以及其对移动设备的支持,Caffe 2 正成为要的深度学习框架。Torch 的编程语言为 Lua。 DL4J 最初由 SkyMind 公司的 Adam Gibson 开发,是唯一集成了 Hadoop 和 Spark 的商业级深度学习网络,并通过 Hadoop 和 Spark 协调多个线程。

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    caffe introduction & classification

    caffe 介绍caffe是Berkely的深度学习框架,在流行的deep learning framework里属于使用人数很多的,github上的统计显示经常是使用量第一的 这里是官方地址,上面有介绍和安装的指南 discussion, development, and modeling.caffe结构Layer interface + Net + Solvercaffe中的layer图示,以AlexNet的网络结构示例: 要有 使用caffe+digits,配合GPU(cuda+cudnn),可以说很爽!!!! 大家可以参考下这篇博客,具体的大家自己试试吧使用GPU之后一个典型的caffe的程序结构,可能是这样的:? Caffe的python接口要有以下几个接口:?具体的像image load,image preprocess,image prediction,如下:? 具体示例说了上面这么多,恐怕很多人还是里雾里的,我就结合一个具体的示例来说说如何进行image 的classification 假设: 1. 你已经把你的数据训练好了 2.

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    资源 | 从TensorFlow到PyTorch:九大深度学习框架哪款最适合你?

    此外,TensorFlow 还可在谷歌和亚马孙中运行。随着 0.12 版本的发行,TensorFlow 将支持 Windows 7、 Windows 10 和 Server 2016。 Caffe 可能是自 2013 年底以来第一款流的工业级深度学习工具包。 正因为 Caffe 优秀的卷积模型,它已经成为计算视觉界最流行的工具包之一,并在 2014 年的 ImageNet 挑战赛中一举夺魁。Caffe 遵循 BSD 2-Clause 协议。 然而,随着 Facebook 对 Caffe 2 的研究,以及其对移动设备的支持,Caffe 2 正成为要的深度学习框架。Torch 的编程语言为 Lua。 DL4J 最初由 SkyMind 公司的 Adam Gibson 开发,是唯一集成了 Hadoop 和 Spark 的商业级深度学习网络,并通过 Hadoop 和 Spark 协调多个线程。

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    九大深度学习框架

    此外,TensorFlow 还可在谷歌和亚马孙中运行。随着 0.12 版本的发行,TensorFlow 将支持 Windows 7、 Windows 10 和 Server 2016。 Caffe 可能是自 2013 年底以来第一款流的工业级深度学习工具包。 正因为 Caffe 优秀的卷积模型,它已经成为计算视觉界最流行的工具包之一,并在 2014 年的 ImageNet 挑战赛中一举夺魁。Caffe 遵循 BSD 2-Clause 协议。 然而,随着 Facebook 对 Caffe 2 的研究,以及其对移动设备的支持,Caffe 2 正成为要的深度学习框架。Torch 的编程语言为 Lua。 DL4J 最初由 SkyMind 公司的 Adam Gibson 开发,是唯一集成了 Hadoop 和 Spark 的商业级深度学习网络,并通过 Hadoop 和 Spark 协调多个线程。

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    2017 中国 AI 服务器市占率超 57%,看浪潮如何编织 AI 生态大网

    在 4 月的浪潮数据中心合作伙伴大会(IPF2018)上,浪潮首发面向 AI 设计的弹性 GPU 服务器 NF5468M5,可灵活支持 AI 模型的线下训练和线上推理。 而在框架上,浪潮早在 2015 年就发布 Caffe-MPI 深度学习计算框架,他们在 Caffe 架构的基础上,针对并行扩展性做出一系列创新。 Caffe-MPI 设计了两层通信模式:节点内的 GPU 卡间通信及节点间的 RDMA 全局通信,这极大降低了网络通信的压力,并克服了传统通信模式中 PCIE 与网络之间带宽不均衡的影响,同时 Caffe-MPI 浪潮与百度合作推出 ABC 一体,这一设备集合了百度自研的集群管理软件、优化引擎和浪潮 AI 计算硬件平台,支持 PaddlePaddle、TensorFlow、Caffe流深度学习框架,内嵌成熟的算法模型和管理技术 图:浪潮与百度携手打造 ABC 一体此外,浪潮很早就开始与科大讯飞合作训练语音神经网络模型,从将模型训练从 CPU 单上扩展到多,而后又开展如何在 FPGA 上运行语音神经网络模型的研究,实现更高的性能

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    Machine Learning 硬件投入调研GPU分布式硬件投入的建议参考服务器SpecReference

    评测文章可参见: 深度信仰对决:TitanX和TeslaK40c对阵Caffe深度学习其结论是Titan X在运算性能上要比K40更高。 单从GPU来说,组3块显卡的器比Titan X要更实惠,不过组多台器分布式就不太划算,因为还要算上其他CPU板电源一大堆,而且占地方。 不过目前个人认为服务器并不是一个很划算的选择,有如下几个原因: 从CPU和GPU的运算性能来看,需要非常多的CPU才能达到一块GPU的性能,在这方面算起来非常不划算 spark也是个规模比较大的项目 单服务器,2 x GTX 970,要看现有的服务器能插几块 (需要确认目前的是否支持)Step 2. 用Titan X来组服务器Step 3. ReferenceGeForce GTX TITAN X | Performance深度信仰对决:TitanX和TeslaK40c对阵Caffe深度学习GPU集群折腾手记----(注:感谢您的阅读,希望本文对您有所帮助

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    8种流深度学习框架介绍

    框架名称:Keras要维护方:Google支持的语言:PythonRGitHub源码地址:https:github.comkeras-teamkeras框架名称:Caffe要维护方:BVLC支持的语言 Caffe需要进行编译安装,支持命令行、Python和Matlab接口,单多卡、多多卡等都可以很方便使用。Caffe的基本特性如下。以C++CUDAPython代码为,速度快,性能高。 同时,Caffe的缺点也比较明显,要包括如下几点。源代码修改门槛较高,需要实现正向反向传播。不支持自动求导。不支持模型级并行,只支持数据级并行。不适合非图像任务。 PyTroch要提供以下两种核心功能:支持GPU加速的张量计算;方便优化模型的自动微分制。PyTorch的要优点如下。 端友好:可直接与S3、HDFS和Azure兼容。

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    Caffe(含GPU)安装与测试

    最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题,虽然现在TF很是受大家的喜欢,但是还是会有很多学习者用着caffe。 第三部分:安装mkl(我也是从别人百度下载的,您应该也能下载到该文件,嘿嘿!就是下载有点慢。) licensetype=2&productid=2486全选后 accept,输入邮箱,此邮箱必须是教育构的邮箱(也就是您们学习官方邮箱)输入后全选accept,之后会出现一个下载页面,点击download %输入后等待下载: Downloading ippicv_linux_20151201.tgz...make –j4%% j后面的数字最好是选择计算的核心数目sudo make install4.4- 将caffe-master.zip这个文件拷贝到文件夹下,即home您的服务器名字文件夹下,提取到此处,解压后终端输入:cd home您的服务器名字caffe-mastercp .Makefile.config.example

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    Docker - Image镜像创建及容器操作

    Docker 镜像创建要包括两部分: 1. 镜像(IMAGE)创建 2. 数据卷(Data Volumes)挂载1. 镜像(IMAGE)创建1.1 获取镜像 # 从注册服务器(如Docker Hub、 阿里等)中的 IAMGE_NAME 仓库中下载标签为latest(默认)和TAG的镜像. $ sudo docker 依赖项安装、Caffe编译和pycaffe接口编译等Caffe环境的搭建操作. 可以创建多个数据卷,j以将数据卷挂载到容器的对应目录中,如: $ sudo docker run -v dataofcontainer IMAGE_NAME python demo.py 2.2 挂载目录作为容器数据卷 该功能允许用户放置部分程序或数据在本地目录,然后在容器内运行和使用.

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