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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...

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。...

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...

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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

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...

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...

思路 我们都知道在Visual Studio中使用OpenCV是非常方便的,只要配置好相关的路径,建立一个属性表就可以了。接触过Caffe的可能会知道,在Caffe的例程中并没有怎么说如何建立一个属性表,就能够使用Caffe提供的一些函数去构造程序。话说一个月前...

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...

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