nvcaffe由于对数据类型做了很大的拓展,所以作者对blob的构建上做了很大改动。即向下的内存/显存管理提供了tensor类,blob类使用tensor类作为成员变量代替以前的data和diff指针;blob提供与caffe相兼容的api借口,...
nvcaffe由于对数据类型做了很大的拓展,所以作者对blob的构建上做了很大改动。即向下的内存/显存管理提供了tensor类,blob类使用tensor类作为成员变量代替以前的data和diff指针;blob提供与caffe相兼容的api借口,...
NVCaffe中MultiBoxLossLayer的代码说真的不是那么好容易理解,有很多细节的地方最好是结合 SSD的论文反复推敲,方得真谛。在深入解读源码之前,还是先给一个訪层的参数配置样例。在后文中对代码进行推演的时候以訪...
Caffe多GPU训练主要涉及4个类:P2PManager、P2PSync、Solver Net。 假设使用4个GPU进行训练,模块依赖图如下图所示: 值得注意的是,每个Solver会创建线程运行Solver::Reduce。而Solver::Reduce会借由...
我们发现nvcaffe0.16.4会有显存问题,就是刚开始启动训练的时候cudnn会寻优然后会显存爆增,batch设置稍微大点儿就会溢显存! 比如我正常训练显存是9G。我32G卡,开了一个训练是9G,还剩下23G,但是我再开一个同样的...
交叉熵 loss 用于度量两个概率分布之间的相似性(度量两个概念分布之间相似性的方法有很多,交叉熵是其中之一),放在我现在所做的深度学习具体项目中...NVCaffe在实现SigmoidCrossEntropyLossLayer的时候理所当然地包...
1、安装docker。 2、拉镜像,镜像是带cuda10.2和cudnn7的ubuntu6.04。 sudo docker pull nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu16.04 sudo docker images ...3、在主机上创建文件夹/data1/dock_share,共享到容器中...
nvcaffe的Layer.hpp/cpp在功能上与以前的caffe相比有一些明显改变。nvcaffe对Layer.hpp的代码进行了拓展,提供了很多便利的新特性。
NVIDA在Caffe的基础上对其进行了优化,这...1. NVCaffe github 主页 2. 博主 @KFXW 之前写了NVcaffe源码阅读系列文章,给了我很大启发,非常感谢!! 3. 另一位博主 @沤江一流 对 (Caffe,LeNet)的训练过程作了
大多数情况下使用cmake编译caffe-jacinto,只需要简单的这么几步: $ cd caffe-jacinto $ mkdir build #创建build目录 $ cd build $ cmake .....$ make -j8 #开始编译 .......用得久了经常也会出现一些需要定制化编译的...
distort image作为NVCaffe一项常用的数据增量策略,其参数(distort_param)配置大体如下: distort_param { brightness_prob: 0.5 brightness_delta: 32 contrast_prob: 0.5 contrast_lower: 0.5 contrast_up....
对NVCaffe数据读取与处理部分的解读并不像直接解读某个 layer 一样结构清晰,需要拨开几层迷雾才能见到真相。我对数据部分的了解直接从解读 AnnotatedDataLayer这一 层的源代码开始,并以下面这份参数配置作为参考...
背景 对于多分类的任务,最后通常会连接一个全连接层作为分类器,输出每个类别预测出的confidence scores。这些scores会被softmax归一化为一个概率分布,表示每一个类别的预测概率。假设共有K个类别,对类i,网络...
因为是着重于源码分析,所以假定读者对于 PriorBox(也有叫 Anchor、DefaultBox)已有基本的认识,此文只是从代码的角度来补充一些细节。且看以下我自己在训练某任务时关于 PriorBoxLayer的一段设置,虽并未覆盖全部...
在caffe中,为了区分多GPU数据并行时,负责... nvcaffe将WorkerSolver类同Solver本身合并,将root solver和worker solver的概念融入到统一的框架下去,添加了is_root()等函数,也添加了Reduce()等用于并行处理的函数。
batch_sampler是生产随机样本patch的方法,一种常用的数据增量(DataAugment)策略。具体说来,它从训练数据图像中随机选取一个满足限制条件的区域。这里有两点,一个是随机选取,另一个就是得满足限制条件。...
环境 ubuntu docker + nvidia-docker 步骤 注册账号 官网地址https://ngc.nvidia.com/,注册后登录 生成API Key(重要) 在左侧选择CONFIGURATION,然后在Generate ...准备拉取镜像 在左侧选择’ACCELERATED SOFTW...
load_batch 在上一篇文章中谈到 BasePrefetchingDataLayer 中的线程函数借助 load_batch 函数从 data reader 中取得数据并进行一系列操作。现在就来看看 AnnotatedDataLayer 中的 load_batch 具体都做了哪些事情。...
LayerSetUp 上一篇讲了 AnnotatedDataLayer 的构造函数部分,在完成对象的初始化后紧接着会调用每一层的LayerSetUp(...)函数来对各层进行相应的设置。注意到 AnnotatedDataLayer以及其直接父类 DataLayer都没有...
我们通常在训练过程会设置每隔一定的迭代次数(test_interval)就跑一次valid,如果你使用的是多卡,查看训练日志你会发现有多条测试结果,他们出来不同的solver。最近在用caffe-jacinto跑ssd的时候突然想着把valid的...
多test,what?通常我们在使用caffe训练模型的时候会设定一个测试间隔(test_interval),也就是每test_interval次迭代就跑一次验证集,观察一下loss的变化情况。最近在训练一个睁闭眼检测的小模型,为了应付各种头部...
NVCaffe: 0.16.2 (https://github.com/NVIDIA/caffe/releases) CUDA: 8.0.61 cuDNN: 6.0.21 GPU: P40 Driver Version: 375.66 gcc version 4.8.3 20140911 (Red Hat 4.8.3-9) 错误信息: [hx@dl1 caffe
包含windwos-caffe源码、faster-rcnn 、ssd、lstm ,自己之前用过的深度学习源码全部打包一起上传。
首先安装的过程就不多赘述,网上有的是帖子介绍如何安装,基本上都大同小异, 我就先说一下我遇到的几个问题,首先因为ubuntu16.04自带了nouveau驱动,这样会导致我们安装驱动的时候出问题, ...
TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/weightType.h源碼研讀TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/weightType.henum class參考連結 TensorRT/parsers/caffe/caffeWeightFactory/weightType.h ...
文章目录一、IBlobNameToTensor类二、IBinaryProtoBlob类三、IPluginFactory和IPluginFactoryExt 类四、ICaffeParser类六、其他 记录NvCaffeParser.h头文件的阅读笔记。 参考 TensorRT5.1.5.0入门 TensorRT头文件...
文章目录前言Caffe parserPlugin 本文主要从代码层面对 TensorRT 的源码进行学习,试图从中梳理出一点实现思路以及实现细节吧。个人水平有限,主要是从这个过程中学习为主,若有理解不对的地方欢迎交流指正。...
PluginFactory私有成员PluginFactory(TrtPluginParams params)virtual ~PluginFactory() {}virtual bool isPluginV2(const char* layerName) override;virtual IPluginV2* createPlugin(const char* layerName, ...
标签: 人工智能
1、系统环境 系统:windows7 x64 gpu:quadro p620 cuda:9.0 cudnn:9.0-windows7-x64-v7 注意:gpu型号影响不大,不同gpu配置cuda方式差不多 2、工具 vs2015+cuda9.0+cudnn9.0+caffe+Anaconda3 ...