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腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。
  • 随身GPU服务器:Kaggle中kernels的快速入门指南

    拥有GPU的kernels那么什么是kernels?这个kernels因为是一个虚拟环境,和我们在其他平台上直接使用的GPU云服务器还有点区别,不用我们去耗费精力搭建环境,我们直接使用即可。登录创建kernels首先我们进入Kaggle的官网:https:www.kaggle.com 。创建自己的Kaggle账户,然后点击网站最上方的Kernels即可创建kernels。?但是需要注意的一点是,我们如果离开kernels界面时间超过一个小时,这个kernels就会重启,不管其中是否已经正在执行你安排的训练任务,这样也是为了资源的合理利用…?上图中使用了GAN,需要在GPU上运行,如果我们想要给别人展示,直接发个网址是不够的,但是我们将你的代码放在kernels中运行,然后将你的kernels地址发给别人,其他人就可以直接通过你的kernels
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  • ICLR 2020 | Deformable Kernels,创意满满的可变形卷积核

    论文地址:https:arxiv.orgabs1910.02940 代码地址:https:github.comhangg7deformable-kernels----传统的卷积由于存在硬性的规则,在对于物体放大或旋转时为此,论文提出可变形卷积核(Deformable Kernels, DK),用于进行可变形建模的新型卷积操作,在推理时根据输入直接生成新的卷积核来改变有效感受域。基于以上的分析,论文提出可变形卷积核(Deformable Kernels, DK)。3、可变形核(DK)??
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  • 可变形卷积系列(三) Deformable Kernels,创意满满的可变形卷积核 | ICLR 2020

    来源:晓飞的算法工程笔记 公众号论文: Deformable Kernels: Adapting Effective Receptive Fields for Object Deformation论文地址为此,论文提出可变形卷积核(Deformable Kernels, DK),用于进行可变形建模的新型卷积操作,在推理时根据输入直接生成新的卷积核来改变有效感受域。基于以上的分析,论文提出可变形卷积核(Deformable Kernels, DK)。Deformable Kernels(DK)  DK添加了可学习的核偏移值,使得输出的计算从公式1变为公式7,ERF的计算也变成了与核偏移值相关的公式8。Image ClassificationObject DetectionWhat do Deformable Kernels Learn? 
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  • 12支持向量机4核函数和标记点kernels and landmark

    12.4 核函数与标记点- Kernels and landmarks问题引入如果你有以下的训练集,然后想去拟合其能够分开正负样本的非线性判别边界。?
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  • 视频插值--Video Frame Interpolation via Adaptive Separable Convolution

    formulates frame interpolation as local separable convolution over input frames using pairs of 1D kernels在CVPR2017那篇文章中 作者使用 一个CNN网络来估计2D 的卷积核, estimate spatially-adaptive convolution kernels for each outputpixel and convolve the kernels with the input frames to generate a new frame。对于 large motion,就需要 large kernels。 这样参数量和计算量都上升了。例如对每个输出像素 CVPR2017 那篇文献输出 两个 41×41 kernels,对于一张 1080p 图像的合成, the output kernels alone will require 26
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  • 薅资本主义羊毛新姿势,英伟达K80免费用

    今天,我们就教大家一个薅资本主义羊毛的新方法:通过 Kaggle Kernels 免费使用英伟达 GPU!首先,我们来介绍下什么是 Kaggle Kernels。而 Kaggle Kernels 是一个可以让你在浏览器中运行 Jupyter notebook 的免费平台。因为 Kaggle Kernels 会通过云端提供免费的计算资源。在经历了半年的等待之后,Kaggle Kernels 终于推出了用户期待已久的福利:NVIDIA K80 GPU ( 12GB VRAM 版本)。目前,Kaggle Kernels 提供两种实例:GPU + 4 CPU + 16 GB RAM 或者 GPU + 2 CPU + 6 GB RAM。
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  • 前处理程序的愚蠢(将#包括在一起)

    如下所示: #define STRINGIFY(src) #src inline const char* Kernels() { static const char* kernels = STRINGIFY( #include kernelsutil.cl #include kernelsbasic.cl ); return kernels;} 现在,这在ClangLLVM编译器上工作得很好,但是GCC死了Lots of OpenCL code) 在somefile.cpp: #define STRINGIFY(src) #src inline const char* Kernels() { staticconst char* kernels = #include somefile.cl ; return kernels;} 这在我尝试过的编译器(Clang和GCC,因为它在宏中没有预处理器指令)中也是有效的像这样的预处理方法的一个特性是,由于相邻的字符串被连接起来,所以可以编写 inline const char* Kernels() { static const char* kernels = #include
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  • 工具 | 你能用到的 kaggle kernel 学习技巧

    作者 | Terrance Whitehurst 编译 | 安可什么是Kaggle Kernels?如果您熟悉jupyter笔记本,那么理解kaggle Kernels将不是一项困难的任务。Kaggle Kernels几乎是一个更简单的笔记本,可以在浏览器中直接运行。从另一个角度来看,kaggle Kernels本质上是一种jupyter笔记本,可以在浏览器中完全免费运行,并提供免费的gpu。Forking Kaggle Kernels在使用kaggle Kernels进行机器学习时,第一种技巧非常关键。Kaggle提供了一个名为“forking”的功能。Kaggle Kernels带给您的唯一好处是可以访问大量真实世界的数据,您可以使用这些数据来运行实验。我把kaggle kernel当作我的机器学习沙坑。?
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  • opencl C++接口: 关于CL_KERNEL_FUNCTION_NAME的一个坑

    下面是它的源码: cl_int createKernels(VECTOR_CLASS* kernels) { cl_uint numKernels; cl_int err = ::clCreateKernelsInProgram= CL_SUCCESS) { return detail::errHandler(err, __CREATE_KERNELS_IN_PROGRAM_ERR); } Kernel* value = (Kernel= CL_SUCCESS) { return detail::errHandler(err, __CREATE_KERNELS_IN_PROGRAM_ERR); } kernels->assign(&value但是发现了问题:* 通过param提供的源码创建一组cl::Kernel,并将cl::Kernel命名为name加入kernels映射表中 *static std::unordered_map createKernels; program.createKernels(std::addressof(kernels));获取cl::Program中所有的cl::Kernel对象 for (auto k:kernels) {
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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  • 专用宿主机

    专用宿主机(CDH)提供用户独享的物理服务器资源,满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。
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  • 黑石物理服务器2.0

    腾讯黑石物理服务器2.0(CPM)是一种包年包月的裸金属云服务,为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务,您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量,获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
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  • 容器服务

    腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。
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  • 弹性伸缩

    腾讯弹性伸缩(AS)为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略,来管理 CVM 实例数量,并完成对实例的环境部署,保证业务平稳顺利运行。弹性伸缩策略不仅能够让需求稳定规律的应用程序实现自动化管理,同时告别业务突增或CC攻击等带来的烦恼,对于每天、每周、每月使用量不停波动的应用程序还能够根据业务负载分钟级扩展。
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  • 云函数

    云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
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  • 批量计算

    批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
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  • 消息队列 CMQ

    腾讯云消息队列(CMQ)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)之间的收发消息,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。CMQ 支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
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  • 消息队列 CKafka

    CKafka(Cloud Kafka)是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统,100%兼容开源 Kafka API(0.9版本)。Ckafka 基于发布/订阅模式,通过消息解耦,使生产者和消费者异步交互,无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点,适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。
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