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如何测试CAFFE与CuDnn结合,性能提升

1.配置环境我在自己的笔记本配置的caffe,配置的环境为:Windows764位+cuda6.5+Opencv2.49+VS2013。假设在配置caffe之前,你已经准备好这些。本文中将给出一些编译好的依赖库,如果你也是用的Windows764位+VS2013,可以直接使用。2.准备依赖库在...

一、准备需要用到的东西我已经帮大家全部准备好了,有我自己亲手制作的第三方库 ,在源码的根目录下建立个3rdparty文件夹,把文件解压进去就可以了。 解压好之后,要将3rdparty/bin文件夹添加到系统目录,这样才能让程序找到这些第三方库的dll。...

NVIDIACuDNN安装说明CuDNN是专门针对DeepLearning框架设计的一套GPU计算加速方案,目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet,Torch7等。CuDNN可以在官网免费获得,注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明,下载得到的压缩包内也没有Readme.不过googl...

CUDA安装程序NSight for Visual Studio支持VS二0一5新版本支持 CUDA™种由NVIDIA推通用并行计算架构该架构使GPU能够解决复杂计算问题 包含CUDA指令集架构(ISA)及GPU内部并行计算引

Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。 Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重,方便立即上手。 速度快:能够运行最棒的模型与海量的数据。 Caffe与cuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每...

个人感觉不会有啥本质差别。 如果有差别的话,那基本上就可能是: (1) 你用的底层数学库不一样,而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL,一般MKL完胜。 (2) 你用的编译器优化能力不同。不过现代编译器其实对于caffe这样运算逻辑比较简单...

个人感觉不会有啥本质差别。如果有差别的话,那基本上就可能是:(1) 你用的底层数学库不一样,而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL,一般MKL完胜。(2) 你用的编译器优化能力不同。不过现代编译器其实对于caffe这样运算逻辑比较简单的...

神马

Caffe比较符合大众的口味,而convnet2符合GPU发烧友的追求。 convnet2代码风格不如Caffe那样有条理。 Caffe本质是单线程的,或者是CPU思维方式。convnet2是多线程的,属于GPU思维方式。 Caffe过度依赖库函数(glob, gflags, leveldb, lmdb, mkl/...

整了一晚上加一上午。网上关于python的记录较少,这里写一下。这里的环境是WIN10+cuda v7.5 +cudnn v4 + opencv + pycharm+VS2013使用的是GPU,我的GPU是titan16G+内存32G首先是caffe的文件以及第三方库的编译,这里提供一个已经编译好的的连接...

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