跟NVIDIA的VRWorks一样, AMD也对VR进行了一些优化, 两家的各项技术基本上可以一一对应起来, 只是名字不同 Latest data latch https://www.youtu
跟NVIDIA的VRWorks一样, AMD也对VR进行了一些优化, 两家的各项技术基本上可以一一对应起来, 只是名字不同
Tensorflow作为深度学习框架的头把交椅，拥有大批量的用户，当然也有很多新手想要加入Tensorflow的大部队。大家都知道github已经成为机器学习各种知识资源分享学习的平台了。今天小编给大家介绍一个十分受欢迎的Tensorflow入门教程：TensorFlow-Examples
See some examples to learn about the framework:
详细见：https://www.cnblogs.com/jc-home/p/11630710.html
pytorch==1.7.0 时多卡训练会发生问题，需参考此 Issue。命令参考：
for the training, the issues are mainly related to bn layer:
机器之心专栏 作者：huichan chen 大家期盼已久的 Detectron 终于开源啦，state-of-the-art 的模型就在一个命令行之间。但是面对庞大的 caffe2 和 detectron 函数库，多少会感觉有些迷茫。Detectron 精读系列会从细小的调参开始，到一些重要的函数分析，最后掌握 Detectron 函数库的全貌。在这个过程中，我们也会帮大家提前踩坑，希望大家可以从 Detectron 函数库学到更多通用的计算机视觉技能。 Detectron 函数库有一点复杂，在这次的解读
在rc0，rc1，rc2排队出场之后，TensorFlow 1.11.0的正式版上线了。
Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注：
基于文章：探索「老药新用」最短路径：亚马逊AI Lab开源大规模药物重定位知识图谱DRKG，记录了该项目的实际部署与探索过程，供参考。
想必每个自媒体行业从业者都面临过这样一种情况：从网络上找到一张素材做封面，然而素材图片往往太模糊。那么，有没有办法对其进行高清修复呢？这就是计算机视觉领域的子领域图像超分所研究的主要问题。
前面介绍了VAE-GAN 论文:Autoencoding beyond pixels usingALearnedSimilarityMmetric及视频
NVIDIA cuQuantum SDK is a high-performance library for quantum information science and beyond. Currently its primary target is quantum circuit simulations and it consists of two major components:
本文提出了一种用于视频动作识别的 Very Deep Two-stream ConvNet，通过使用具有较高 drop out 的卷积神经网络，提高了视频动作识别的准确率。该网络包括一个空间网络和一个时间网络，使用预训练和精细调整后的网络结构，在 UCF101 数据集上取得了不错的成绩。同时，作者还针对数据集过少的问题，提出了多种数据增强技术，进一步提高了网络的性能。
在Training方面比较重要的库是cuDNN。cuDNN是深度学习基础模块加速库，可以支持所有主流的深度学习框架，比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer（神经网络层）操作，比如卷积、LSTM、全连接、Pooling（池化层）等。那么cuDNN的优势有什么呢？首先它将layer专门针对GPU进行了性能调优；第二是cuDNN以调用库函数的方式进行神经网络设计，能够大大节省开发者的时间，让大家可以将时间和精力集中在
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态
OpenNMT 是哈佛大学 NLP 研究小组开源的产品级翻译工具，在其官网上有多种语言代码，有基于 Torch/Pytorch，也有基于tensorflow的。该框架一经发布便被谷歌采用，是迄今为止最能代表神经机器翻译前沿技术的开源工具之一。
查看GPU型号： lspci | grep -i nvidia 驱动安装： https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载对应版本的驱动驱动
所有的CUDA API返回值都是CUDA中定义的一个错误代码，这种返回值的方式也是我们在写程序中经常用到的。这也意味着我们如果想得到某个结果，只能通过参数引用的方式，而我们定义的dev_a本来就是指针，又加了个&，所以前面是两个*。
https://ark.intel.com/content/www/cn/zh/ark/products/133293/intel-z390-chipset.html
今日Lady发现国外一篇文章提到测试多片NVIDIA双风扇Geforce RTX时，会出现性能降低的状况 (点击阅读原文访问原始文章）。
https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
上周，谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型，引起大量关注。
前几日，著名最先进的自然语言处理预训练模型库项目pytorch-pretrained-bert改名Pytorch-Transformers重装袭来，1.0.0版横空出世。
Detectron 提供了基于 COCO Dataset 的推断和训练使用说明 - Using Detectron.
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0, broadcast_buffers=True, process_group=None, bucket_cap_mb=25, find_unused_parameters=False, check_reduction=False)[source]
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第90天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的10天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
该开源库现在包含了 PyTorch 实现、预训练模型权重、运行脚本和以下模型的转换工具：
1对多，广播方式。主节点0将数据发送到其他节点，且数据内容不相同。
Note that explicit synchronization is required even if kernel runs quickly and finishes before the CPU touches y in the above example. Unified Memory uses logical activity to determine whether the GPU is idle. This aligns with the CUDA programming model, which specifies that a kernel can run at any time following a launch and is not guaranteed to have finished until the host issues a synchronization call.
该项目支持 BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM 等，并包含 27 个预训练模型。
为了寻找到更优的FPN，论文中提出了利用神经架构搜索(NAS),NAS在给定的搜索空间中选择最佳的模型结构训练控制器。这个过程使用的了强化学习技术，控制器用子模型在搜索空间中的精度作为奖励信号来更新参数。因此通过反复试验，控制器不断的学习，最终会生成更好的结构。
GAN 由 Ian Goodfellow 在2014年提出。GAN通过训练两个相互对抗的神经网络解决了非监督学习问题，其中一个是生成（Generator）网络，另一个叫判别（discriminator）网络。
在老板的要求下，本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程，随后将该技术应用到了实际项目中，使处理程序加速超过1K，可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择。还有不到一年毕业，怕是毕业后这些技术也就随毕业而去，准备这个暑假开辟一个CUDA专栏，从入门到精通，步步为营，顺便分享设计的一些经验教训，希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导。个人能力所及，错误难免，欢迎讨论。
深度学习中常常需要多GPU并行训练，而Nvidia的NCCL库NVIDIA/nccl（https://github.com/NVIDIA/nccl）在各大深度学习框架（Caffe/Tensorflow/Torch/Theano）的多卡并行中经常被使用，请问如何理解NCCL的原理以及特点？ NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信（all-gather, red
问题详情： 深度学习中常常需要多GPU并行训 练，而Nvidia的NCCL库NVIDIA/nccl（https://github.com/NVIDIA/nccl）在各大深度学习框架（Caffe/Tensorflow/Torch/Theano）的多卡并行中经常被使用，请问如何理解NCCL的原理以及特点？ 回答： NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信（all-
机器之心专栏 作者：陈惠婵 从 RCNN 到 Faster RCNN，再到最近的 FPN 和获得 ICCV Best Paper 的 Mask RCNN，深度学习在物体检测中以绝对优势从众多机器学习算法中脱引而出。大家对 Facebook 的计算机视觉研究项目的开源期盼已久，经过 1 年多的漫长等待，今天 Facebook 终于开源了 Detectron，Detectron 开源项目使用 caffe2 和 python 接口。实现了 10 多篇计算机视觉最新的成果。下面我们简单介绍一下 Detectron
CUDA逻辑模型是异构模型, 需要CPU和GPU协同工作. 在CUDA中, host和device是两个重要概念, host是指CPU及其内存, device是指GPU及其内存. 典型的CUDA程序的执行流程如下:
PyTorch Lightning 是一个“batteries included”的深度学习框架，适合需要最大灵活性同时大规模增强性能的专业人工智能研究人员和机器学习工程师。
主要是 gpus，batch_size，num_labels，base_learning_rate，stepsize 及 weight_decay 等设置.
鉴于网上此类教程有不少模糊不清，对原理不得其法，代码也难跑通，故而花了几天细究了一下相关原理和实现，欢迎批评指正！
MMDetection V1.0版本发布以来，就获得很多用户的喜欢，发布以来，其中有不少有价值的建议，同时也有很多开发者贡献代码，在2020年5月6日，发布了MMDetection V2.0。
对于搞 AI 的人来说，有一个永不过时的话题：跑人工智能需要一套什么样的计算机硬件？
Ian J. Goodfellow首次提出了GAN之后，生成对抗只是神经网络还不是深度卷积神经网络，所以有人提出一种基于深度神经网络的生成对抗网络，这个就是DCGAN。相比之前的GAN，DCGAN在生成者与判别者网络上的改进如下：
本文介绍在使用 PyTorch 高效训练深度学习模型的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。关于pytorch-GPU的介绍可以参考文章：深度学习GPU环境配置及建模（Python）
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。随着TensorFlow 1.4 Eager Execution的出现，TensorFlow的使用出现了
学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性（Cyclical）学习率以及 1Cycle 学习率 schedule。之后，fast.ai 的 Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 对其进行了推广。下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示：
已经很久没有更新平台的内容，今天抽空来给大家分享一些关于计算机视觉领域的一个重点，那就是“深度学习”，接下来就来详细聊聊深度学习（为什么要深度学习特征？？？），然后来说说深度网络的搭建，最后让我们自己用手DIY属于自己的网络，现在就开始ing...... ---- 一说起“深度学习”，大家有想过为什么要去搭建复杂网络，去学习更高级的特征呢？其实很简单，因为趋势是朝着类脑那个大方向，现在类脑工作已经得到很多研究员的关注。 类脑计算实际上存在两个技术层面：第1层面是“走出诺依曼框架”，主要属于人工神经网络的大
第29届SIGKDD会议将于2023年8月6日至10日在美国加州长滩举行。据统计，今年共有725篇有效短文投稿，其中184篇论文被接收，接收率为25.37%，相比长文的22.10%有所降低。其中，涉及到的推荐系统相关的论文共35篇（本次只整理了ADS Track相关论文）。整理不易，欢迎小手点个在看/分享。
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