tnfh.net
当前位置:首页 >> 如何测试CAFFE与CuDnn结合,性能提升 >>

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...

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...

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。...

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

训练配置:batchsize=128 caffe自有的imagenet with cuDNN模型快于googlenet with cuDNN VGG16层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 VGG19层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 一、CAFFE 自带配置,使用cuDNN Forwa...

首先修改配置文件,回到caffe目录 cd ~/caffe cp Makefile.config.example Makefile.config gedit Makefile.config 这里仅需修改两处: i) 使用cuDNN # USE_CUDNN := 1 这里去掉#,取消注释为 USE_CUDNN := 1 ii) 修改python包目录,这句话 PYTH...

神马

训练配置:batchsize=128 caffe自有的imagenet with cuDNN模型快于googlenet with cuDNN VGG16层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 VGG19层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 一、CAFFE 自带配置,使用cuDNN Forwa...

训练配置:batchsize=128caffe自有的imagenetwithcuDNN模型快于googlenetwithcuDNNVGG16层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenetwithcuDNN模型VGG19层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenetwithcuDNN模型一、CAFFE自带配置,使用cuDNNForward速度:220msBa...

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...

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.tnfh.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com