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沙龙
1
回答
在conv
网络
前馈上,标准数组似乎比gpuArray更快。
、
、
、
我在MATLAB中实现
卷积
网络
,我增加了对
GPU
的支持(我使用的是gpuArrays)。我实现了前馈部分。当我使用标准数组运行它(我已经准备好了工作空间中的数组)时,需要花费0.15秒。谢谢 pad = (size(layers_W{layerNum}, 1)-1) /layers_activations{layerNum} = 1 ./ (1 + exp(-layers_activati
浏览 2
提问于2017-06-11
得票数 0
1
回答
Tensorflow,OpenAI Gym,Keras-rl性能问题的基本强化学习
实例
、
、
、
、
已安装的, 现在,当我在第46行上运行(标准的) 示例visualize=False时,它使用了大约20%的
GPU
,导致每秒大约100步,这比我的Razer 15 (i7-8750H)上的CPU慢了大约
浏览 1
提问于2018-08-07
得票数 1
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1
回答
基于
GPU
的Slow tensorflow训练与评估
、
、
、
以前,我已经成功地使用LSTM和RNN训练了一个时间序列预测神经
网络
,以获得对未来某一时间步的对象速度的预测。在训练了这个神经
网络
之后,我对它进行了扩充,以使用预测以及之前的数据来预测未来的另一个时间步长,依此类推,持续一定数量的时间步长。我已经添加了一张这是什么样子的图形,。tf.float32)return tf.matmul(output, W['output') + bias['output']1]当我训练这个神经
网络
时如果是这
浏览 4
提问于2017-08-02
得票数 0
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1
回答
我可以在没有
GPU
的情况下训练深度
卷积
网络
吗?
、
我正在考虑构建一个
卷积
神经
网络
作为跟踪系统应用程序,我感觉所有的深度
网络
应用程序都需要使用
GPU
。有必要在像我这样的任务中使用
GPU
吗?我的笔记本电脑对PC的最低要求是什么?
浏览 0
提问于2015-12-04
得票数 3
1
回答
TensorFlow:多
GPU
配置(性能)
、
、
我想知道在使用TensorFlow训练
网络
时,多
GPU
系统的“最佳实践”是什么?然而,目前我已经有了而不是指定了在
卷积
层上使用的设备,但是我确实为完全连接的层指定了它:有什么建议可以得到最好的表现吗?编辑(慢多
GPU
性能):经过一些测试,我是相当astonished...if的,我让T
浏览 3
提问于2016-03-03
得票数 8
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2
回答
如何用theano加速
GPU
模式的
卷积
神经
网络
?
、
、
、
我正在使用theano实现一个
卷积
神经
网络
。我的CPU RAM是32G,
GPU
RAM是2G,但数据也非常大--几乎是5G的训练数据。而且CPU模式似乎比
GPU
模式至少快2倍。 有没有办法加速
GPU
卷积
神经
网络
?
浏览 0
提问于2015-03-14
得票数 0
2
回答
tf.nn.depthwise_conv2d太慢了。正常吗?
、
我正在尝试最近的一个叫做"“的arxiv作品,#residual 这应该比原始的3x3x64 -> 64通道
浏览 7
提问于2016-09-07
得票数 11
1
回答
为什么使用
GPU
比使用CPU慢?
、
、
、
、
考虑以下
网络
:import torchimport torch.nn as nn这输出Wall time: 11.1 s 但是,当我切换到使用.to(device)的
GPU
我将批处理大小更改为1000 (val=1000),CPU输出:Wall time: 8min 44s,而
GPU
输出:Wall time: 3
浏览 0
提问于2021-05-11
得票数 0
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1
回答
tensorflow 1.5版的性能问题
、
GPU
负载也下降了约50%。 我想知道是什么导致了性能下降?我怎样才能解决这个问题。我的系统配置是:Windows7;x64;AMD;GTX-1070/8 8GB,python 3.5.2。
浏览 1
提问于2018-01-29
得票数 1
2
回答
Tensorflow -是否可以手动确定图形中哪些张量到
GPU
和CPU?
、
、
、
我在Keras中创建了一个使用
卷积
层和LSTM层的
网络
。事实上,我的
网络
在
GPU
中的速度变慢了(希望这不是一个进一步的问题)。我希望tensorflow将所有
卷积
操作抛到
GPU
,但将所有LSTM操作保留在CPU中。这有可能吗?
浏览 5
提问于2017-09-22
得票数 3
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1
回答
为什么在神经
网络
训练中
GPU
的使用率会很低?
、
、
我正在用火把在
GPU
上进行神经
网络
训练。但是
GPU
的使用是奇怪的“有限”在50-60%左右。这是对计算资源的浪费,但我不能再高一点。我确信硬件是好的,因为同时运行两个进程,或者训练一个简单的NN (例如DCGAN)都可以占用95%或更多的
GPU
。我的NN包含几个
卷积
层,应该使用更多的
GPU
资源。此外,我猜想dataset中的数据提供的速度已经够快了,因为我在dataloader
实例
中使用了workers=64,而且我的磁盘运行得很好。 我只是对正在发生的事情感到困惑。发
浏览 0
提问于2018-09-17
得票数 0
3
回答
现实中多
gpu
训练的优势是什么?
、
、
、
、
一个
gpu
和多个
gpu
的训练损失递减速度基本相同.但是为什么平均梯度呢?模型是否真的同时提供了更多的数据?
浏览 0
提问于2018-12-25
得票数 3
回答已采纳
1
回答
仅用CPU训练神经
网络
、
、
、
我正在远程服务器上的虚拟机上工作,我想在它上训练一个神经
网络
,但是我在这个VM中没有
GPU
。是否可以仅使用CPU在此VM上训练
网络
?如果是这样的话,它是否适用于大型数据集,还是会成为一个问题?
浏览 1
提问于2019-02-27
得票数 0
1
回答
在Apple macOs上何时使用Metal而不是Accelerate API
、
、
、
我目前正在编写一个桌面音频处理应用程序。它的目的是做大量的信号处理,所以我真的很关心它的性能和可靠性。
浏览 20
提问于2017-01-31
得票数 4
回答已采纳
1
回答
GPU
如何
并行
化不同的任务?
我非常有兴趣了解
GPU
如何
并行
不同的任务,如实时渲染和训练神经
网络
。我知道
并行
化背后的数学原理,但我很想知道
GPU
到底是如何工作的。实时绘制和训练神经
网络
是不同的.
GPU
如何有效地
并行
这两个任务?
浏览 3
提问于2020-05-07
得票数 0
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1
回答
是什么让OpenCV在Windows上这么大?我能做些什么呢?
、
、
用于Windows的OpenCV x64发行版(通过emgucv)拥有近半of的opencv_
gpu
.dll,其中包括一个224Mb的DLL。似乎任何人都不太可能产生如此多的代码,那么是什么给出的呢?
浏览 4
提问于2013-06-14
得票数 2
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1
回答
Torch:为什么当数据大小相同时,
卷积
层比全连接线性层还要慢?
、
、
、
、
我正在用torch7(LUA5.3),实现一个神经
网络
来训练mnist数据集,但是我在torch中发现了两个奇怪的问题:我做了一些简单的实验来证明:(1)当批处理尺寸为500,特征尺寸为784(28 * 28)时,对于完全连通的线性层,输入大小为
卷积
层有一个输入平面和三个输出平面,核大小为2*2,步骤为1,填充为0。第二个问题的: (1)在数据大小和神经
网络
结
浏览 7
提问于2017-12-22
得票数 1
1
回答
并行
卷积
层中的权值分担
目前,我正在开发一个使用NiftyNet的新
网络
,需要一些帮助。有没有办法在NiftyNet中创建四个平行
卷积
层,每个层具有相同的权重?
浏览 3
提问于2019-06-30
得票数 0
1
回答
在基于
GPU
的培训中,“K因子”意味着什么?
、
来自“医学图像计算的深度学习和
卷积
神经
网络
”一书 当我们了解到深度学习的研究现状时,我惊讶地发现,在过去的22、23中,其他研究者使用了
卷积
神经
网络
,这是一种深度学习。他们经常使用
GPU
处理accelerate training by as much as a factor of 40-fold。它们还使用了多个
卷积
层和多个数据约简层。
浏览 0
提问于2019-07-16
得票数 0
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1
回答
Tensorflow:如何利用多
GPU
?
、
我有一个CNN,运行良好的1
GPU
。现在我转到另一台有2个
GPU
的计算机上,我想训练我的
网络
使用这两个
GPU
来节省时间。我怎么能做到呢?我读过,但我认为这个例子太简单了,老实说,我不知道如何在我的真实
网络
中应用它。非常感谢!
浏览 0
提问于2017-06-19
得票数 1
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