Vanilla RNN
RNN模型结构RNN可以处理的任务RNN的训练
backpropagation through time（BPTT）RNN code demoRNN的缺点refLSTM
网络结构Code Demo为什么能解决gradient vanishingrefGRU
code demorefRNN Extension
Bidirection
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2024-10-25 15:01:55
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将深度学习应用到实际 问题中, 一个非常大的问题在于训练深度 学习模型需要的计算量太大。但幸好我们可以通过 TensorFlow 利用 GPU 或/和分布式计算进行模型训练。我们可以使用单个 GPU 进行计算加速，但是，在很多情况下,单个 GPU 的加速效率无法满足训练大型深度学习模型 的计算量需求,这时将需要利用更多的计算资源。这时，我们便可以采用并行方式使用多个GPU来训练深度学习模型。Ten
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2024-03-29 11:52:40
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1 有哪些你熟悉的监督学习和无监督学习算法？监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、贝叶斯
无监督学习：K-均值聚类、PCA2 生成模型和判别模型的区别？1、判别式模型评估对象是最大化条件概率p(y|x)并直接对其建模，生成式模型评估对象是最大化联合概率p(x,y)并对其建模。
2、生成式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过来不行。3 线性分类器与非线性分类器的区
2月4日，中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上，正式发布了基于NVIDIA Tesla GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器，这是一款密集型高度并行计算服务器，主要面向人工智能、深度学习等应用。通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司紧密合作，浪潮SmartRack 协处理加速整机柜服务器实现了在1U空间里完美部署4个
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2024-05-07 14:18:25
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我的实验结果：原预测人体骨架模型在服务器泰坦上需要22ms，加速后需要10-11ms，RT加快了1倍，准确度下降1%以内（fp32格式加速，int8是最快的）。tensorRTtensorRT guide 网址: 点击这里tensorflow 模型预测加速指导： 点击这里介绍tensorRT核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、
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2024-05-13 14:46:07
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RNNs是神经网络中处理时序数据常用的单元，其中LSTM用得较多。即使目前Transformers几乎统一了天下，但在序列数据上仍然有一定的用武之地。LSTM需要按照时序一步步执行，同时计算的各个Kernel函数之间的间隙很大, 常被诟病效率不高，所以存在一定的优化空间，不同LSTM实现的效率也不一样（可以看这里的中文版）。 早就听说过Nvidia的cuDNN库对LSTM、GRU等等RNN Cel
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2024-03-26 11:13:02
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# 使用PyTorch加速深度学习训练：GPU加速
## 引言
在深度学习领域，大规模的神经网络模型训练是非常耗时的。为了缩短训练时间，我们可以利用图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）来加速计算过程。PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，提供了简便的方式来利用GPU加速模型的训练。本文将介绍如何在PyTorch中使用GPU进行加速，并通过一个实际问题
原创
2024-01-14 09:02:19
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最近有机会蹭组里的图形工作站跑DNN，想着终于有机会感受一下GPU的速度，结果网上一看全是细节性的教程，对小白十分不友好。经过一下午的鼓捣，踩了一些坑，最后终于弄好了，在这里全面的记录一下经过，大部分人按这个步骤走应该都能no error。总述keras使用CPU和GPU运算没有任何的语法差别，它能自动地判断能不能使用GPU运算，能的话就用GPU，不能则CPU。你只需要在代码开头加上下面这一句就行
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2024-01-19 22:39:32
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0x00 前言在游戏中展现一个写实的田园场景时，草地的渲染是必不可少的，而一提到高效率的渲染草地，很多人都会想起GPU Gems第七章《Chapter 7. Rendering Countless Blades of Waving Grass》中所提到的方案。现在国内很多号称“次世代”的手游甚至是一些端游仍或多或少的采用了这种方案。但是本文不会为这个方案着墨过多，相反，接下来的大部分内容是关于如何
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2024-05-23 08:15:01
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首先检测是否可用 GPU import tensorflow as tf
print('GPU', tf.test.is_gpu_available()) # GPU True tf.deviceTensorflow 通过 tf.device 指定每个操作运行的设备，可以指定本地的 CPU、GPU，还可以指定远程服务器；Tensorflow 会给每个本地设备一个名
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2023-10-28 12:38:35
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## 使用LSTM和ReLU解决时间序列预测问题
在这篇文章中，我们将探讨如何使用长短期记忆网络（LSTM）和修正线性单元（ReLU）来解决时间序列预测问题。时间序列预测是一种重要的数据分析技术，在许多领域都有广泛应用，比如股票市场预测、天气预测等。
### LSTM和ReLU简介
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够很好地处理时间序列数据，具有记忆能力，可以捕捉时间序列中的长
原创
2024-04-07 04:43:52
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Matlab simulink 给数学建模和解非线性方程提供了莫大的便利，但是对于大型仿真程序，smulink仿真速度使人叫苦不迭。总体来说，影响simulink仿真速度有以下几个因素，同时将解决方法奉上：（1）参数设置问题，变步长还是定步长，定步长的大小，求解方法（a）变步长可以大大加快仿真速度，但同时也可能带来结果不准确的问题。（b）定步长的不长越大仿真时间与少，仿真时间的长短大致与仿真步长成
中文版FPGA vs GPU对比总结：1 FPGA强大的原始数据计算力及可重构性，允许它处理任意精度的数据，但GPU的数据处理受限于开发平台。2 FPGA片上资源可重构行及灵活的硬件布局特性使其具有强大的片上计算能力，故FPGA的数据处理效率高，但由于GPU在运算时需要外部处理器的支持，外部硬件资源的加入，导致对数据处理速度大大降低。3 FPGA可以灵活指定数据处理深度，其可重配置性及指定宽度的存
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2024-04-02 17:04:17
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加速Matlab编程指南—持续更新加速Matlab编程指南（CUDA实现）为什么使用MATLABMATLAB程序的性能评估运行程序前的性能评估运行程序后的性能评估基于多核处理器的MATLAB程序加速利用MATLAB内置函数更高效的运算向量化编程有利于矩阵高效运算矩阵运算中，MATLAB要要求参与的数组应具有相同的大小。 加速Matlab编程指南（CUDA实现）本教程适用于具有一定Matlab编程
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2024-04-23 10:42:39
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一、开启GPU加速显然，您想确保系统运行正常。您计算机的速度确实会极大地影响渲染速度，但是您可以在这里进行大量更改，而无需在新计算机上花费很多钱。让我们谈谈我们可以在软件本身中进行的一些快速调整，以使自己获得领先。我们可以做的第一件事就是确保GPU加速功能已打开。GPU加速是一种怪异的说法，它表示计算机将允许图形处理单元(GPU)和计算机处理单元(CPU)一起运行，以促进更困难和复杂的过程(就像P
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2024-01-17 07:27:16
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在深度学习的过程中，我们肯定会遇到一个问题，那就是神经网络太深导致参数过多，自己电脑的CPU带不动，即使带的动也需要非常多的时间，效率很低。近期我所在的实验室为了解决这个问题，在阿里云租了几台GPU服务器专门来给我们跑代码做实验，实验室里的师兄也帮助我们在PyCharm上配置完毕，但是笔者还是觉得PyCharm在可视化以及修改代码上没有Jupyter Notebook方便（当然如果喜欢PyChar
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2024-03-21 06:28:10
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推荐深度学习库：Hebel —— 使用Python的GPU加速库 hebelGPU-Accelerated Deep Learning Library in Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/he/hebel 在人工智能和机器学习的快速发展中，Python已经成为首选编程语言。而Hebel，一个基于PyCUDA的GPU加速深度学习库，以其简洁的AP
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2024-09-16 08:47:56
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这是我们正在撰写的系列文章中的第一篇。所有帖子都在这里：1.加快算法速度，第1部分—PyTorch2.加快算法速度，第2部分-Numba3.加快算法速度，第3部分—并行化4.加快算法速度，第4部分--Dask这些与Jupyter Notebooks配套，可在此处获得：[Github-SpeedUpYourAlgorithms]和[Kaggle]（编辑-28/11/18）-添加了“torch.
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2024-05-08 12:46:39
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import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn
class SeriesPredictor:
def __init__(self, input_dim, seq_size, hidden_dim=10):
self.input_dim = input_dim #每次输
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2024-09-18 19:18:34
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目录1.NVDIA概述2.FFmpeg集成到GPU3.FFmpeg uses Video Codec SDK4.ffmpeg对NVIDIA GPU的编译步骤 4.1configure命令4.2 make4.3 ffmpeg测试4.4 编解码器使用方法4.5 程序开发使用方法5.源码分析5.1 h264部分5.2h265部分1.NVDIA概述FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速，
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2024-03-20 21:19:16
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