人工智能 - 随笔分类 - happyyoung

摘要：cat /usr/local/cuda/version.txt cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 阅读全文

posted @ 2020-01-03 19:29 happyyoung 阅读(1979) 评论(0) 推荐(0)

摘要：分布式训练阅读全文

posted @ 2019-12-30 19:41 happyyoung 阅读(656) 评论(0) 推荐(0)

摘要：1、模型并行，in-graph replication；数据并行，between-graph replication。 tf.train.Supervisor tf.train.MonitoredTrainingSession 参考链接： https://github.com/tensorflow/ 阅读全文

posted @ 2019-12-30 19:40 happyyoung 阅读(482) 评论(0) 推荐(0)

根据人脸关键点crop出大头像

摘要：人脸关键点阅读全文

posted @ 2019-11-21 15:33 happyyoung 阅读(293) 评论(0) 推荐(0)

分布式训练 Baidu All Reduce

摘要：Baidu All Reduce，即Ring All Reduce。Ring All Reduce技术在高性能计算领域很常用，2017年被百度用于深度学习训练。朴素All Reduce的通信时间随GPU节点数线性增长。Ring All Reduce的通信时间跟GPU节点数无关，只受限于GPU间最慢阅读全文

posted @ 2019-08-22 11:27 happyyoung 阅读(3231) 评论(0) 推荐(0)

PyTorch DataLoader

摘要：torch.utils.data.Dataset是一个抽象类，表示一个数据集。自定义的数据集要继承这个类，并且重写__len__和__getitem__方法。 __len__：len(dataset)返回数据集的size。 __getitem__：支持索引，dataset[i]用来获取第i个样本。阅读全文

posted @ 2019-08-20 20:21 happyyoung 阅读(200) 评论(0) 推荐(0)

RNN

摘要：RNN（Recurrent Neural Networks）循环神经网络广泛应用于自然语言处理（NLP，Natural Language Processing） Back Propagation Through Time Vanishing gradient problem LSTM，长期依赖，阅读全文

posted @ 2019-08-16 19:25 happyyoung 阅读(215) 评论(0) 推荐(0)

AI TensorRT

摘要：参考链接 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html 阅读全文

posted @ 2019-06-17 10:53 happyyoung 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)

AI tensorflow模型格式

摘要：tensorflow模型可以利用tf.train.Saver类保存成文件。一个模型包含下面四个文件。 meta文件存储计算图的protobuf。 data-00000-of-00001文件和index文件存储权值和偏置的二进制文件。 checkpoint文件存储模型checkpoint信息的文阅读全文

posted @ 2019-06-07 16:16 happyyoung 阅读(738) 评论(0) 推荐(0)

AI CUDA

摘要：9.0版本的变更 1）__global__函数不能重载。 2） 3） 4）CUDA环境变量增加CUDA_ENABLE_CRC_CHECK。 5）扭曲矩阵函数支持矩阵乘积：m=32, n=8, k=16；m=8, n=32, k=16；m=n=k=16。 6）增加新的统一内存节：系统分配器，硬件相干性阅读全文

posted @ 2019-05-28 20:41 happyyoung 阅读(303) 评论(0) 推荐(0)

AI opencv

摘要：Mat cv::imread(const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) imwrite(filename, img[, params]) cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) resize(src, dsi 阅读全文

posted @ 2019-05-28 13:07 happyyoung 阅读(276) 评论(0) 推荐(0)

AI numpy

摘要：numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) nan：not a number inf：infinate arange(start, stop, step)：[start, stop)，step是步长的数组 sin：正弦函数 cos：余弦函数阅读全文

posted @ 2019-05-28 11:21 happyyoung 阅读(146) 评论(0) 推荐(0)

AI DeblurGAN

摘要：论文：https://arxiv.org/pdf/1711.07064.pdf 译文：使用条件对抗网络消除盲目运动导致的模糊摘要我们提出DeblurGAN，一种用于运动去模糊化的端到端的学习方法。这种学习基于条件对抗网络和内容损失。模型、代码和数据集都放在https://github.com/K 阅读全文

posted @ 2019-05-27 21:39 happyyoung 阅读(536) 评论(0) 推荐(0)

AI ResNet V1

摘要：论文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 译文：用于图像识别的深度残差学习摘要越深的神经网络就越难训练。我们提出一种残差学习框架，来简化比之前深很多的网络的训练。恒等映射（identity mapping）阅读全文

posted @ 2019-05-27 21:02 happyyoung 阅读(139) 评论(0) 推荐(0)

AI CycleGAN

摘要：论文：https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 阅读全文

posted @ 2019-05-27 20:55 happyyoung 阅读(147) 评论(0) 推荐(0)

AI GAN

摘要：论文：https://arxiv.org/pdf/1406.2661v1.pdf 译文：生成式对抗网络摘要我们提出一个通过对抗过程来评估生成模型的新框架。在这个框架里，我们同时训练两个模型：1）生成模型G，获取数据分布；2）判别模型D，评估一个样本是从训练集来的而不是模型G生成的概率。生成模型G 阅读全文

posted @ 2019-05-27 15:38 happyyoung 阅读(558) 评论(0) 推荐(0)

AI StarGAN

摘要：论文：https://arxiv.org/abs/1711.09020 译文：StarGAN：用于多域图像到图像翻译的统一生成对抗网络摘要最近有关图像到图像的两域翻译研究取得了很大的成功。但是，现有的方法在处理多域时，可扩展性和鲁棒性不行，因为对于每对图像域，都要单独构建不同的模型。为了解决这阅读全文

posted @ 2019-05-27 12:44 happyyoung 阅读(185) 评论(0) 推荐(0)

AI VGG

摘要：论文：https://arxiv.org/abs/1409.1556 译文：用于大规模图像识别的非常深的卷积网络摘要本文，我们研究，在大规模图像识别中，卷积网络的深度对准确度的影响。我们的主要贡献是，利用3*3的卷积核来增加网络的深度，并且做了全面的评估，当深度达到16~19个权值层时，已有最好阅读全文

posted @ 2019-05-26 10:00 happyyoung 阅读(378) 评论(0) 推荐(0)

AI StyleGAN

摘要：StyleGAN 参考链接 https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdf https://github.com/NVlabs/stylegan 阅读全文

posted @ 2019-05-20 10:30 happyyoung 阅读(283) 评论(0) 推荐(0)

AI SegNet

摘要：SegNet，是一种基于编码器-解码器架构的深度全卷积神经网络，用于图像语义分割。参考链接： https://ieeexplore.ieee.org/document/7803544 阅读全文

posted @ 2019-05-14 20:30 happyyoung 阅读(202) 评论(0) 推荐(0)

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