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深度卷积网络：实例探究

1.经典的卷积网络介绍几种经典的卷积神经网络结构，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。...将普通深度神经网络变为ResNet：在两个相同的卷积层之间增加“skip connection” 4.1x1卷积过滤器是1×1，这里数字是2，输入一张6×6×1的，结果相当于把这个图片乘以数字...而不同的卷积核则相当于不同的隐层神经元结点与切片上的点进行一一连接。所以根本上1×1卷积核相当于对一个切片上的nC个单元都应用了一个全连接的神经网络。...Inception Network Inception Network 的作用就是使我们无需去考虑在构建深度卷积神经网络时，使用多大的卷积核以及是否添加池化层等问题。...例如：一个 28×28×192维度的输入层，Inception Network网络层的作用就是代替人工来确定卷积层中的过滤器类型，或者确定是否需要创建卷积层或池化层在上面的Inception结构中，应用了不同的卷积核

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深度卷积神经网络 CNNs 的多 GPU 并行框架及其在图像识别的应用

由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练，因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练，可预期取得较大收获。...2012论文[1]中用到的网络占用显存大约3.9GB），在尝试调整参数和网络规模的实验中，往往难以存储下更大规模的深度卷积神经网络模型，使得包含较多参数的网络不能在单GPU上训练，需要通过多GPU模型并行技术...本文描述多GPU加速深度卷积神经网络训练系统的模型并行和数据并行实现方法及其性能优化，依托多GPU的强大协同并行计算能力，结合目标Deep CNNs模型在训练中的并行特点，实现快速高效的深度卷积神经网络训练...模型拆分到不同GPU上可减少对单GPU显存占用，适用于训练更深层次、更多参数的卷积神经网络。 1.4.挑战在图像识别应用中，深度卷积神经网络模型的卷积层计算量大，全连接层参数多。...8.结论与展望本文描述了深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架，通过多个Worker Group实现了数据并行，同一Worker Group内多个Worker实现模型并行

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【实例分割】开源 | 基于条件卷积的实例分割网络

，称为CondInst(条件卷积的实例分割)。...最优秀的实例分割方法，如Mask R-CNN，依靠ROI操作(通常是ROIPool或ROIAlign)来获得最终的实例掩码。相反，本文提出从一个新的角度来解决实例分割问题。...本文不使用实例化的ROIs作为固定权重网络的输入，而是使用以实例为条件的动态实例感知网络。CondInst有两个优点：（1）实例分割采用全卷积网络解决，不需要裁剪ROI和特征对齐。...（2）由于动态生成的条件卷积的能力大大提高，因此mask head可以非常紧凑（例如，3个卷积层，每个层只有8个通道），从而显著提高了推理的速度。...声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。

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GPU数据并行结构

GPU则不同，为了保证并行数据计算性能，GPU芯片中很大一部分面积是大量的处理器，也叫做着色器核心(shader core)，这是用于执行某些相对独立任务的小型处理器。...GPU是一个流处理器，它会依次处理有序的相似数据。由于这些数据的相似性（例如一组顶点或者像素），GPU可以进行大规模的并行处理。...能够并行处理的另外一个因素是，着色器调用是相对独立的，他们不需要邻近调用的信息，也不需要共享可写的内存位置。...GPU的设计就是为了并行处理大量的相似任务，因此，GPU采用了SIMD架构来最大化并行度。这个架构的特点是：有一个指令控制单元，负责发出指令。有多个执行单元，这些执行单元可以同时执行相同的指令集。...那么这种架构的优势就很明显了，可以使用更小的硅芯片（也就意味着更小的功耗）来处理数据（比如解析代码等）和进行切换（因为都是并行运算）。

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04.卷积神经网络 W2.深度卷积网络：实例探究

为什么要进行实例探究 2. 经典网络 3. 残差网络 ResNets 4. 残差网络为什么有用 5. 网络中的网络以及 1×1 卷积 6. 谷歌 Inception 网络简介 7....为什么要进行实例探究学习大佬们的组建网络的方法，借鉴过来解决自己的问题经典的网络模型： LeNet-5 AlexNet VGG ResNet，残差网络，它有152层 Inception 2....网络中的网络以及 1×1 卷积 ?...这样做的优点在于，这些网络通常都需要很长的时间来训练，而或许有人已经使用多个GPU，通过庞大的数据集预先训练了这些网络，你就可以使用这些网络进行迁移学习 9....色彩转换（给RGB通道按分布加上失真值），使得算法对照片的颜色更改更具鲁棒性常用的实现数据扩充的方法：使用一个线程或者是多线程，用来加载数据，实现变形失真然后传给其他的线程或者其他进程，来训练，可以并行实现

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DL4J实战之四：经典卷积实例(GPU版本)

，全文由以下内容构成：软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本使用GPU的具体操作步骤 GPU训练和CPU训练对比软硬件环境参考信息众所周知，欣宸是个穷人，因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本...操作系统：Ubuntu16桌面版显卡型号：GTX950M CUDA：9.2 CPU：i5-6300HQ 内存：32G DDR4 硬盘：NvMe 1T 实际证明，以上配置可以顺利运行《DL4J实战之三：经典卷积实例...(LeNet-5)》一文中的实例，并且可以通过GPU加速训练(GPU和CPU的对比数据会在后面给出) 在Ubuntu16环境安装NVIDIA驱动和CUDA9.2的过程，可以参考文章《纯净Ubuntu16...> 1.0.0-beta6 java代码就不在这里贴出了，用的是《DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)》中的代码，不做任何改变...内存设置使用IDEA运行代码的时候，可以按照当前硬件情况将内存适当调大，步骤如下图：请酌情调整，我这里设置为8G 设置完毕，接下来在同一电脑上分别用CPU和GPU执行训练和测试，通过对比检查GPU

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15 | 卷积神经网络上完成训练、使用GPU训练

在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。...，然后用这个实例化的模型去load对应的参数权重。...用GPU训练大家都知道GPU这两年贵的离谱，拿来算浮点运算很方便，都被买去挖矿了，当然神经网络的发展也起到了推波助澜的作用。...我们这只是一个小网络，如果是更大的网络，GPU运算的优势会更加明显。...我们终于把第一个卷积网络跑通了，今天就先写到这里。

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浅谈CPU 并行编程和 GPU 并行编程的区别

CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...区别一：缓存管理方式的不同 •GPU：缓存对程序员不透明，程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU：缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。...区别二：指令模型的不同 • GPU：采用 SIMT - 单指令多线程模型，一条指令配备一组硬件，对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU：采用 MIMD - 多指令多数据类型。...用通俗易懂的话来说，GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟，而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。区别三：硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。...• 故 GPU 的数据吞吐量非常大，倾向于进行数据并发型优化；而 CPU 则倾向于任务并发型优化。

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2.3 tensorflow单机多GPU并行

多GPU并行有时候想要把所有GPU用在同一个模型里，以节省训练时间，方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行。 gpu并行有模型并行和数据并行，又分为同步和异步模式。...单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...tensorflow中的GPU并行策略是（下图，全网都是这个图）：每个GPU中都存有一个模型，但共享所有需要训练的变量。...* gpu_nums,例如单gpu的为32，有4块gpu，则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。...注意事项多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。

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GPU编程(四): 并行规约优化

前言之前第三篇也看到了, 并行方面GPU真的是无往不利, 现在再看下第二个例子, 并行规约....通过这次的例子会发现, 需要了解GPU架构, 然后写出与之对应的算法的, 两者结合才能得到令人惊叹的结果....---- 未优化并行规约如果按照常规的思路, 两两进行进行加法运算. 每次步长翻倍即可, 从算法的角度来说, 这是没啥问题的. 但是没有依照GPU架构进行设计. ?...); /* 释放显存空间 */ cudaFree( d_a ); cudaFree( d_partial_sum ); return(0); } ---- 优化后并行规约...不过GPU确实算力太猛, 这样看还不太明显, 有意放大数据量会更加明显. ?

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Mariana DNN 多 GPU 数据并行框架

本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇，聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架。...GPU有强大的计算能力，适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分，Mariana技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练，提供公用算法简化实验过程。...由于语音业务中DNN模型采用多层全连接的网络结构，Mariana技术团队在单机多GPU模型并行的实践中发现拆分其模型存在较大的额外开销，无论采用普通模型拆分还是流式控制，扩展性有限：相比GPU的计算能力...本文描述了多GPU加速深度神经网络训练系统的数据并行实现方法及其性能优化，依托多GPU的强大协同并行计算能力，结合数据并行特点，实现快速高效的深度神经网络训练。...框架设计目标由于训练深层网络使用的训练数据规模庞大、计算开销大，从而训练过程收敛难，训练用时久，通过开发多GPU数据并行版本期望达到下述目标：充分利用单机多GPU计算资源和DNN的数据并行特性，加速模型训练过程

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04.卷积神经网络 W2.深度卷积网络：实例探究（作业：Keras教程+ResNets残差网络）

一些有用的Keras函数作业2：残差网络 Residual Networks 1. 深层神经网络的问题 2. 建立残差网络 2.1 identity恒等模块 2.2 卷积模块 3....建立你的第一个残差网络（50层） 4....用自己的照片测试测试题：参考博文笔记：04.卷积神经网络 W2.深度卷积网络：实例探究作业1：Keras教程 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow...= X_input, outputs = X, name='HappyModel') ### END CODE HERE ### return model 创建模型实例...作业2：残差网络 Residual Networks 使用残差网络能够训练更深的神经网络，普通的深层神经网络是很难训练的。

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GPU并行计算之向量和

Do you have a CUDA-capable GPU installed?")...的API，由于我这里只有一个GPU，因此设置为0；使用cudaMalloc函数为是三个数组在GPU上分配空间，这个函数跟C中的malloc函数很像，但这个是指在GPU（即显存）中分配一块空间，那参数值中为什么是两个...Do you have a CUDA-capable GPU installed?")...看到这里，可能很多同学有疑惑，觉得GPU的计时有问题，因为如果使用GPU计算的话，还要把数据先传到GPU，GPU处理完成后子再传回给CPU，这两个传输时间也应该算进去。...后面，我们还会对GPU代码做一步步的优化。

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并行计算Brahma ：LINQ-to-GPU

Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库，现在Brahma有一个有一个GPU的提供者（主要是GUGPU），它能够在任何类别的处理器上运行...也就是说Brahma是一个并行计算（重点放在GPGPU ）的框架，使用LINQ进行流转换工作（LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU）。...由于现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线，使得用流处理器处理非图形数据成为可能。...Msdn杂志上的并行计算方面的文章：并行编程方面的设计注意事项解决多线程代码中的 11 个常见的问题在多核处理器上运行查询 9 种可重复使用的并行数据结构和算法

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OpenMP并行化实例----Mandelbrot集合并行化计算

在理想情况下，编译器使用自动并行化能够管理一切事务，使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离，阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。...当然for循环是可以并行化处理的天然材料，满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。...为了使用自动并行化对Mandelbrot集合进行计算，必须对代码进行内联：书中首次使用自动并行化时候，通过性能分析发现工作在线程中并未平均分配。...当然我再一次见识到了OpenMP傻瓜化的并行操作机制，纠正工作负荷不均衡只要更改并行代码调度子句就可以了，使用动态指导调度，下面代码是增加了OpenCV的显示部分： #include "Fractal.h

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DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week2深度卷积神经网络实例探究

一、为什么要进行实例探究？...通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络，本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二、经典网络 1.LeNet-5...首先该网络使用的是Same卷积，即保证高度和宽度不变，另外因为总共有16层卷积操作，所以就不把每一层都用图像的方式表现出来了，例如[CONV 64 X2]表示的是用64个过滤器进行Same卷积操作2次，...Same卷积。...\(W_s\)的值可以通过学习获得五、网络中的网络以及1*1卷积 1*1卷积乍看起来好像很没用，如下图 ? 但是如果这个1*1的卷积有深度呢？ ?

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显存：存储，GPU：计算；Pipeline Parallelism（管道并行）

GPU与计算： GPU（图形处理器）最初设计用于加速图形渲染任务，但随着时间的推移，它已成为执行大规模并行计算任务的重要工具。...然而，在图形处理和并行计算的上下文中，“计算”可能特指GPU上的计算任务，因为GPU具有强大的并行计算能力。...Pipeline Parallelism（管道并行）是一种用于加速大规模神经网络训练的技术，特别是在GPU资源受限的情况下。...减少内存消耗：通过分割数据和并行处理，GPipe能够显著减少每个GPU在训练过程中所需的内存量。加速训练：由于GPipe允许GPU并行处理多个微批次，因此它能够加速整个训练过程。...举例说明假设我们有一个大型神经网络模型，需要在多个GPU上进行训练。如果我们不使用Pipeline Parallelism，那么每个GPU可能需要在整个训练过程中处理整个数据集。

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GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

，即加速比与任务中不可并行部分的大小成正比，如果完全不可并行，即P = 0，则speed rate = 1，即不加速；如果完全可以并行，即P = 1, 则$speed rate = \infty$, 即加速无穷大倍...$$2. speed rate = \frac{1}{\frac{P}{N} + S} $$ 其中N是处理器个数，P是可以并行的部分，S是不可以并行，只能串行的部分。...可以看到，当N趋近无穷时，speed rate 只取决于S，即不可并行部分是系统的瓶颈所在。 GPU结构 CPU和GPU的内部结构的对比图如下： ?...图中绿色的为ALU（运算逻辑单元，Arithmetic Logic Unit）, 可以看出GPU相比CPU，多了很多ALU，而且ALU占据了内部空间的绝大部分，所以可以看出GPU是对运算很强调的芯片。...下图是一个GPU核的结构，图中所有8个ALU共用一个指令单元Fetch/Decode, 而Ctx则是每个ALU独有的存储上下文，所以，只是一种SIMD结构。 ?

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GPUDockerfile实例：tensorflow-gpu

tensorflow 与cuda对应版本 ubuntu 1604.py3 Dockerfile FROM scratch ADD ubuntu-xenial-c...

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卷积神经网络的卷积层_卷积神经网络详解

BN层，这里进行验证：定义三个模型：定义模型1 ：一层卷积层和一层BN层网络 import numpy as np import math import torch import torch.nn...m.running_mean.data.normal_(0, 1) m.running_var.data.uniform_(1, 2) 定义模型2 ：一个卷积层网络...padding=1, bias=False) def forward(self, x): x = self.conv1(x) return x 定义模型3 ：一层卷积网络...这里手动计算模型2的卷积过程，然后和模型2输出进行对比。...卷积原理如图模型2有8个卷积核，每个kernel尺度为（3,3,3）对应待卷积特征图（C,H,W）,因为pad=1，stride=1，卷积之后输出特征图尺度为（1,8,64,64），首先对输出进行填充

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