cs231n'18：Lecture 8 | Deep Learning Software

最新推荐文章于 2023-01-16 09:36:22 发布
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#AI #CNN #cs231n

本博客介绍作者计划使用PyTorch实现主流的卷积神经网络（CNN）模型，并探索Caffe2与TensorFlow的应用。通过实践加深对AI编程语言的理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这里介绍了主流的几种AI编程语言，我的计划是先从 PyTorch 入手，把几个主流的 CNN 模型自己写一遍，然后捎带着看看Caffe2，最后再用 TensorFlow 写一遍。

Lecture 8链接

cs231n 学习 -- Lecture 8 Deep Learning Software
wu472269100的专栏
03-12 187
在等 offer 的路上继续我未尽的cs231n，虽然最后工作内容还是和CV擦肩而过。 这节主要就是 1.CPU vs GPU 2. 深度学习框架的介绍。 1. CPU vs GPU 如下图所示，CPU的核心数相对较小，但是主频较高，每个核的处理能力相对更强，擅长于串行任务;而GPU相比较之 下，核心数会多得多，每个核的相对能力...
【cs231n】lecture 8 Deep Learning Software
Tra_cy的博客
11-05 235
文章目录CPU vs GPU CPU vs GPU GPU（Graphics Processing Unit图形处理单元），最初用于渲染计算机图形。 相同点：GPU和CPU都是一种通用的计算机器，可以执行程序和指令。 不同点： GPU单个核的运行速度比CPU慢，执行的操作也没有CPU多，GPU的单个核无法独立完成工作，他们需要共同协作，多个GPU的核共同执行同一项任务。 CPU有cache，但是...
CS231n学习笔记--8.Deep Learning Software
Kuekua的专栏
10-04 1186
1.CPU & GPU GPU更擅长做并行化简单任务处理，如矩阵运算等！2. Deep Learning Frameworks利用Numpy手动构建神经网络：利用TensorFlow构建神经网络：利用PyTorch构建神经网络：3. TensorFlow利用TensorFlow构建神经网络容易出现以下问题：解决方法： 1. Change w1 and w2 from placeholder (f
CS231n-Lecture8:Deep Learning Software
qq_42341984的博客
11-19 131
Deep Learning Software
[cv231n] Lecture 8 | Deep Learning Software
gdtop的个人笔记
03-09 278
Lecture 8 | Deep Learning Software Deep Learning Software GPUsare really good for parallel things where you need to do many things at the same time. the dot product of two vectors CUDA c...
Lecture 8: Deep Learning Software
qq_36356761的博客
04-25 180
CS231n Lecture 8: Deep Learning Software CPU < GPU CPU: Fewer cores, but each core is much faster and much more capable; great at sequential tasks GPU: More cores, but each core is much slower ...
CS231n笔记 Lecture 8, Deep Learning Software
weixin_30636089的博客
03-03 112
CPU and GPU If you aren’t careful, training canbottleneck on reading data andtransferring to GPU!Solutions: - Read all data into RAM - Use SSD instead of HDD - Use multiple CPU threads to p...
cs231n-Lecture8
sun1398的博客
06-29 212
CS231N–DL Software 一、CPU和GPU对比： 二、常用深度学习框架： 常用的深度学习框架必备的关键点：易制作的大规模计算图（Computational Graphs）；易根据计算图计算梯度；使用GPU。 TensorFlow的Tensorboard可视化程度较高，风场方面观察计算图中的权重变化。 实际的使用过程详见代码，这里不做整理。 三、TensorFl...
斯坦福最新2017年cs231n课程ppt-08
最新发布
10-30
Lecture 8: Deep Learning Software Caffe Overview ● Core written in C++ ● Has Python and MATLAB bindings ● Good for training or finetuning feedforward classification models ● Often no need to ...
[CS231n Assignment 2 #05 ] 深度学习框架——Pytorch
qq_41341454的博客
04-21 2770
作业主页：Assignment 2 官方示例代码： Assignment 2 code 作业源文件 PyTorch.ipynb 作业内容： 这个作业有5个部分。您将在不同的抽象级别上学习PyTorch，这将帮助您更好地理解它，并为最终项目做好准备。 1. Preparation: we will use CIFAR-10 dataset. 2. Barebones PyTorch: we w...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
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weixin_30756499的博客
07-07 1万+
##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
AI中Deepfake的部分研究前沿与文献综述
吊车尾小队
01-16 2950
综上所述，在检测高视觉质量Deepfake视频时面临三大挑战，即1)如何放大高视觉质量Deepfake视频中的篡改痕迹以获得更好的性能，2)如何提高跨数据集检测的鲁棒性并提高检测效率，3)如何提供可解释的理论分析。以上介绍的三种算法从某种程度上可以归类Deepfake的研究方法，从常识性的角度或者标新立异的方法，基于传统深度学习神经网络的方法和与实际图像处理相结合的方法。为了更好地隔离被操纵的人脸，我们推导了一个新的代价函数，与常规分类不同，它压缩了自然人脸的可变性，并在特征空间中推开了不现实的人脸样本。
Stanford cs231n'18 课程及作业详细解读
FortiLZ的博客
06-26 4408
Stanford
cs231n'18： Assignment 3 | RNN Captioning
FortiLZ的博客
07-06 2966
Assignment3 | RNN Captioning 这部分实际上做了两件事情，首先建立一个 RNN，然后以此 RNN 为基础，训练一个模型来完成图片 caption 的工作。我感觉作业中的代码先后顺序有些混乱，这里依照自己的理解，把内容重新组织一下。 Dataset train 和 val 使用的是 Coco2014，从打印出来的 data 信息来大概浏览一下数据的构成。 t...
cs231n'18： Assignment3 | Network Visualization
FortiLZ的博客
07-11 2555
Assignment3 | Network Visualization 在这里只解决与 NN 有关的问题，与 PyTorch 有关的问题，集中到另外的一个 project 专门学习。 Saliency Maps Saliency map 表示的是图片中的每一个像素对最终分类 score 的影响有多大。计算 saliency map 时，首先使用一个训练好的 model，计算出输入图片的对...
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FortiLZ的博客
06-28 2133
Assignment 2 | FullyConnectedNets gradient check函数的不同实现 到目前为止用到了三个gradient check函数，分别是：grad_check_sparse，eval_numerical_gradient，eval_numerical_gradient_array。 eval_numerical_gradient def eval...
cs231n'18： Assignment 2 | Batch Normalization
FortiLZ的博客
06-27 1868
Assignment 2 | Batch Normalization 上文吐槽BN部分讲的太烂，2018年果然更新了这一部分，slides里加了好多内容，详见Lecture 6的slides第54到61页，以及Lecture 7的slides第11到18页，这里结合着原始论文和作业，把BN及其几个变种好好总结一下。 Batch Normalization Train 前面的作业中已...
cs231n'18：Assignment 2 | PyTorch
FortiLZ的博客
06-29 1846
Assignment 2 | PyTorch 初步介绍了一下 PyTorch，准备找个教程好好学习一下，以后以 PyTorch 为主了。
cs231n'18： Assignment 2 | Dropout
FortiLZ的博客
06-29 1396
Assignment 2 | Dropout Dropout 就是在 train 的过程中随机的丢掉一部分连接，但是在 test 的时候使用全部的连接。这样做的好处是在 train 的时候引入一些随机性，在 test 的时候相当于用这些随机性进行了 ensemble。起到了 reg 的作用。 Inline Question 1: What happens if we do no...
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