cuda-convnet2编译

最新推荐文章于 2025-11-14 14:24:52 发布
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本文探讨了在服务器环境下，当需要使用libcblas.so动态库而服务器仅提供相应静态库时，如何通过调整链接命令LINK_LIBS来实现库的正确加载。通过实例演示了如何将链接命令中的库名排列顺序进行修改，确保latlas依赖于lcblas得以正常运行。

有个问题是conv2需要的是libcblas.so, 但是服务器没有这个动态库，只有相应的静态库

其实动态库和静态库链接的方法是一样的，但是静态库对库名排列的顺序是由要求的，动态库没有

所以对于util/Makefile中

LINK_LIBS := -L$(ATLAS_LIB_PATH) -latlas -lcblas 

要改为

LINK_LIBS := -L$(ATLAS_LIB_PATH) -lcblas -latlas


这是因为latlas依赖lcblas


另外，-L$(ATLAS_LIB_PATH)只是指明了库的目录，后面的-lcblas才是所用到的库的名字


也可以这么写 

... /usr/lib64/atlas/libcbas.a /usr/lib64/atlas/libatlas.a

直接指明要用哪个库文件

cuda-convnet代码阅读笔记
wantong1017的专栏
11-07 3947
在Layer.cu的fprop(NVMatrixV& v, PASS_TYPE passType)处打了点log，看看每次跑进来的矩阵是啥样的。   首先贴出网络参数，就是layers-18pct.cfg，把输入给灰度化了，所以第一层的输入是单通道的。 # 18% error on CIFAR-10 in 20 minutes - layer definition file [data]
cuda-convnet的vs和python 联合 调试
Lin_huihuang的专栏
04-30 1928
因为cuda-convnet在vs下编译完成后
cuda-convnet2:包含我们自己的 Python 后端的自定义 fork，用于集成到 neon
06-02
cuda-convnet2 Nervana 的 Alex Krizhevsky 的 convnet2 的分支，包含几个扩展，包括： 名为 cudanet 的新 Python 后端，用于集成到 Nervana 的框架中 几个新的内核和函数来支持多路成本、GPU 内存的 Python 接口、对非纹理内核的支持、数组和标量最大/最小比较、局部对比度归一化。 基于 pip 或 cmake 的一行安装 额外的检查和修复。 安装 首先确保您已满足所有必需的依赖包，如 cuda-convnet2页面所述。 # Clone this repository. git clone git@github.com:NervanaSystems/cuda-convnet2.git cd cuda-convnet2 mkdir build cd build cmake .. make install #f
cuda-convnet2源码（截止2015-2-12）
02-12
https://code.google.com/p/cuda-convnet2/source/checkout
Cuda-ConvNet2——在Ubuntu16.04系统上搭建AlexNet实验环境
时空间隙
11-13 1184
Cuda-ConvNet2是AlexNet的算法原型库，Alex Akrizhevsky 所写关于ConvNet的文章大部分都用这个库来实现。这个库的环境搭建相当简单，下面我进行简单介绍。
cuda-convnet2使用
csdn666666666的博客
08-20 290
环境: Ubuntu 12.04, cuda-convnet2, CUDA 6 安装步骤： 1. 预安装需求库 sudo apt-get install python-dev python-numpy py...
Windows下Cuda-convnet的Visual Studio编译指南
本文标题“Cuda-convnet编译指南[项目代码]”所指向的内容正是针对这一难题提供的一套系统性解决方案，旨在帮助开发者在Windows环境下成功构建并运行该项目。 从描述中可以看出，该指南的核心目标是在Windows系统上...
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在描述中，作者详细介绍了如何编译cuda-convnet代码。首先，需要安装cuda-5.0或cuda-5.5。然后，设置build.sh脚本中的路径。接着，在主目录下运行./build.sh，将会创建一个dist目录，包含所有python代码并在其中构建...
CUDA-convnet-master版本特性及下载指南
标题 "cuda-convnet-master" 指的是一个托管在代码托管平台上，专注于GPU加速卷积神经网络计算的项目。这个项目基于CUDA编程模型，其全称是Compute Unified Device Architecture，是NVIDIA推出的用于图形处理单元...
CUDA convnet 编译及运行20140808
yhmzfy的专栏
08-08 505
作为刚接触 linux 的菜鸟，一来就被要求运行 cuda convnet 程序，
cuda convnet2
09-23
并行计算cnn，支持多GPU
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u012389932的专栏
11-08 9324
卷积神经网络 一般性结构卷积核个数和 输入输出的关系以及输入输出的个数的说明: 以cifar-10为例: [cpp] view plain copy  print? Initialized data layer 'data', producing3072 outputs   Initialized data layer 'labels', 
安装cuda-convnet
odyssey
11-26 1693
首先，通过git下载cuda-convnet2的代码，在build.sh中调整一下路径，就可以成功build了。 装好后想进行一下测试，就取网上找数据，发现imagenet实在太大，就准备用cifar-10。只有10类，50000 train batches， 10000 test batches。下载地址为http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-py-
conv linux版本,Ubuntu 14.04配置cuda-convnet
weixin_42401178的博客
04-30 210
在这个链接中(http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107501.htm)，我配置了cuda，有强大的GPU，自然不能暴殄天物，让资源白白空闲着，所以配置一下卷积神经网络跑一下程序喽。至于卷积神经网络的原理，容后再写。打算先写库的用法，再写原理，以行动带动对理论的追求。话不多说，步入正题。1.预说明关于cuda-convnet，起源于一篇经典论文①，论文中针...
Win7 64位系统，VS2010环境下编译cuda-convnet指南
TreeFish2012的专栏
12-18 2530
注意： 1. 本文给出的方法的最低要求为win7 64位系统和vs2010，其他需要装的软件/第三方库都在     正文中给出了链接。当然，这些软件/函数库都是正版的和免费的。 2. 对于已经装有Intel(R) C++ Studio XE 2013的系统，推荐basaltZhang的帖子。 3. 本文采用的cuda-convnet为含有dropout功能的改进版，应该与原版兼容。
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06-06 537
GPU加速的深度学习利器：cuda-convnet 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 1、项目介绍 cuda-convnet 是一个由Alex Krizhevsky开发的开源项目，最初在Google Code上发布。这个项目主要用于实现卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）并利用CUDA技术来加速计算过程，使得在GPU上...
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weixin_42825609的博客
08-14 601
网址：https://code.google.com/archive/p/cuda-convnet/或者点击“阅读原文”进入网址 ...
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m0_56052659的博客
11-24 8033
最近做的CUDA C++的高性能并行作业 本人小菜鸡一个，padding，stride...，全局/共享内存啥的都没做 如果你的输入矩阵不是方针，可自行修改输入大小的宽高，本文默认方针宽高皆为arr_size 1. 二维卷积如下，便不多做解释（图片来自网络，侵权请联系删除） 2. CPU串行实现代码 void Conv2(float** filter, float** arr, float** result, int filter_size, int arr_size) { float .
强力推荐：cuda-convnet2——深度学习的GPU加速利器
最新发布
gitblog_00605的博客
11-14 512
在深度学习领域，计算效率和速度一直是科研与应用中不可忽视的关键因素。今天，我们要向大家隆重介绍一个开源项目——`cuda-convnet2`。这个项目源自于[Google Code](https://code.google.com/p/cuda-convnet2/)并已迁移至新的维护平台，旨在通过CUDA实现高效的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）
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