cudnn 예제

CUDA/cuDNN 라이브러리 설치를 이미 구성했다고 가정하면 이 게시물/예제를 만듭니다. 미리 구성된 딥 러닝 AMI(DLAMI)와 함께 AWS EC2 인스턴스를 사용했습니다. 설치에 문제가 있는 경우 빠른 EC2 인스턴스를 회전하여 앞으로 이동해 보십시오. cuDNN은 오늘날 CAFFE 신경망 툴킷의 개발 분기에 통합되어 있습니다! 공식 CAFFE 1.0 릴리스의 일부가 될 것으로 예상됩니다. CAFFE에서 DNN은 텍스트 기반 구성 파일을 통해 완전히 정의되고 구현됩니다. CAFFE를 사용하면 신경망의 각 “레이어”를 정의하여 레이어 유형(예: 데이터, 컨볼루션 또는 완전히 연결됨)과 해당 입력을 제공하는 레이어를 지정합니다. 네트워크의 매개 변수를 초기화하는 방법과 이를 학습할 반복 횟수를 정의하는 매우 유사한 구성 파일이 있습니다. 다음은 하나의 데이터 계층과 두 개의 컨볼루션 계층을 갖춘 CAFFE 신경망 정의 구성의 약간 단순화된 예입니다. 또한 OpenCV에서 연결하여 우리가 컨빙하는 이미지를 로드하고 저장합니다. 성공적으로 만들려면 CUDNN_PATH를 CUDNN 설치 디렉토리로 설정해야 합니다. 일단 구축, 예를 들어, TensorFlow 로고를 컨볼수 수 있습니다: 나는 convolutions 외에, cuDNN또한 활성화 함수의 효율적인 구현 (앞뒤로 패스)를 가지고 언급했다. 다음은 지금까지 컨볼루션 코드에 sigmoid 패스를 추가하는 방법의 예입니다: ML 시스템은 미리 어떤 것을 명시적으로 말하지 않고, 우리에게 관심있는 것들을 인식하는 법을 배우는 시스템으로 생각될 수 있습니다. 이러한 시스템의 대표적인 예로는 수신 메시지를 스캔하고 스팸 이메일을 격리하는 스팸 분류기, 이전 구매 및 등급에 따라 원하는 신제품(책, 영화 등)을 제안하는 제품 추천 시스템 등이 있습니다.

. 컨브컨드 텐서플로우 로고. 후레이! 보시다시피 이 예제에서 사용한 커널은 기본 에지 검출기입니다. 또한 기본적으로 Deeplearning4j는 cuDNN에 따라 사용할 수 있는 가장 빠른 알고리즘을 사용하지만 메모리 사용량이 과도하여 이상한 시작 오류가 발생할 수 있습니다. 이 경우 ConvolutionLayer.AlgoMode.PREFER_FASTEST의 기본값 대신 네트워크 구성을 통해 NO_WORKSPACE 모드를 설정하여 메모리 사용량을 줄이십시오. 두 가지 더 중요한 인수: cuDNN이 컨볼루션에 사용할 알고리즘 종류에 대한 기본 설정과 컨볼루션에 사용할 수 있는 메모리 양에 대한 상한입니다.

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