个人认为从事图像识别和神经网络的朋友应该关注下CUDA

最新推荐文章于 2022-08-12 17:47:22 发布
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#cuda #网络 #gpgpu

本文介绍了NVIDIA的CUDA架构，探讨了其相较于普通PC架构在神经网络处理方面的优势。

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

CUDA（计算统一设备架构） 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,个人认为此种架构相对于普通pc架构来说更适合于神经网络的处理。
训练好的神经网络怎么用,神经网络训练电脑配置
神经网络爱好者
08-05 1691
看你的描述这么专业，最后怎么问的有点外行，既然系统做图像识别的学习，肯定是需要大数据配合，电脑哪里处理的了，要用服务器，如果是初级应用，那么性能不一定要多强，两台入门级的服务器吧，因为可以支持多线程处理，为了节约，可以买国产的塔式服务器，便宜而且可以不用机柜，现在的服务器大多也都是千兆网卡了，不用特意要求，主要在内存和硬盘，现在的服务器瓶颈就是数据读取速度，资金允许就配固态盘做数据盘，配合前兆网卡和两台服务器处理能力，完美的学习环境。CPU：总的来说，你需要选择一个好的GPU，一个较好的CPU。...
神经网络硕士就业前景,计算神经科学就业前景
aifamao3的博客
10-13 8773
一、算法工程师简介（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；算法工程师包括音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（@之介感谢补充）、其他【其他一切需要复杂
基于深层卷积网络的手写数字识别 minist_[源码和文档分享]基于CUDA的卷积神经网络算法实现...
weixin_39951419的博客
11-24 166
摘 要卷积神经网络是近年来人工智能领域取得重大突破的一种重要手段，给出了图像识别、语音识别和自然语言处理领域中关键问题的优化解决方案，尤其适合处理图像方面的任务，如人脸识别和手写体识别。手写数字识别是用卷积神经网络解决的经典问题，采用一般方法训练出来的神经网络达到了97%的识别率，几乎与人类的识别精度一致，但在执行速度上没有人类识别得快。在实际商业应用中不可避免地会遇到数据量过大的问题，如在手写数...
GPU 选择 深度学习 图像识别
weixin_44691296的博客
09-24 8412
GPU 选择 深度学习 图像识别1.显卡1.1.Nvidia显卡分类1.1.1 Geforce系列1.1.2 Quadro系列1.1.3 Tesla系列1.2 GPU几个比较重要的参数GPU架构：CUDA核心数量：显存位宽：GPU工作频率：显存带宽：显存容量：功耗：1.3 如何选择2.NVIDIA嵌入式系统2.1 Jetson Nano2.2 Jetson TX2 系列2.3 Jetson Xavier NX2.4Jetson AGX Xavier 系列3.Pascal架构、Volta架构和Turing架构
CentOS7安装YOLO 训练自己图片并识别 小白笔记（启用GPU，CUDA，OPENCV）
被遗忘的遐想空间
04-03 1997
先搞个高大上的图片 还是实践操作体验一把吧，直接进入主题： 1.查看主机显卡型号： lspci | grep -i vga 下载nvidia对应型号驱动: https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang 2.使用yum安装lrzsz组件,便于传文件 yum install ...
[源码和文档分享]基于CUDA的卷积神经网络算法实现
qq_38474647的博客
12-21 408
摘 要 卷积神经网络是近年来人工智能领域取得重大突破的一种重要手段，给出了图像识别、语音识别和自然语言处理领域中关键问题的优化解决方案，尤其适合处理图像方面的任务，如人脸识别和手写体识别。手写数字识别是用卷积神经网络解决的经典问题，采用一般方法训练出来的神经网络达到了97%的识别率，几乎与人类的识别精度一致，但在执行速度上没有人类识别得快。在实际商业应用中...
CUDA技术驱动的Altera器件在卷积神经网络选型中的优化策略
本文是一篇关于Altera器件选型指南的中文版文章，重点关注了在卷积神经网络(CNN)应用中的CUDA技术选择和优化。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，利用GPU的强大计算能力加速高性能计算密集型任务，如...
深度神经网络并行化技术综述与发展前景
最新发布
03-27
内容概要：本文详细探讨了深度神经网络（DNN）并行化技术的发展历程、现有技术和未来挑战。文章首先介绍了DNN的发展背景及其在图像分析、语音识别、自动驾驶等领域的广泛应用。随着DNN模型复杂度和训练数据量的增长...
学神经网络需要什么基础,深度神经网络怎么用
super67269的博客
08-12 685
理解凸集、凸函数、凸优化的基本概念，掌握对偶问题的一般概念，掌握常见的无约束优化方法如梯度下降方法、随机梯度下降方法、Newton方法，了解一点等式约束优化和不等式约束优化方法，即可满足理解深度学习中优化方法的理论要求。以监督学习为例，需要你掌握线性模型的回归与分类、支持向量机与核方法、随机森林方法等具有代表性的机器学习技术，并了解模型选择与模型推理、模型正则化技术、模型集成、Bootstrap方法、概率图模型等。学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础，并且具备一定的数学基础。...
opencv 图像上画出目标运动的轨迹_开始图像处理
weixin_39915721的博客
12-13 1607
简介人脸识别和目标检测这样的术语听起来很酷，但是当涉及到从头开始创建它们时，初学者都会感到困惑。这些技术通常看起来很吓人，但一旦你掌握了基本原理，它们就相当简单了。图像处理有多种应用，如用于解析文档和生成相应文本的光学字符识别(OCR)、图像增强与恢复、事件识别、人体运动识别、手势识别、人脸识别等。你可能遇到过奇形怪状的滤波器，有没有想过那是怎么做的？在本文中，我们将通过制作一个简单的滤波器来开始...
Windows10（64bit,显卡GTX1050Ti）环境下的python3.5.2+tensorflow（gpu）+opencv安装配置
mumu_1233的博客
11-04 2234
Windows10（64bit,显卡GTX1050Ti）环境下的python3.5.2+tensorflow（gpu）+opencv安装配置笔记本环境: windows10(64位)，显卡GTX050Ti 安装前的注意事项: 1.TensorFlow目前在windows下只支持64-bit Python 3.5 2.tensorflow1.3当前只支持CUDA8.01.安装python 3.
Java版手写数字（0~9）BP神经网络识别
卧龙居
03-29 6084
MNIST的样本集太无趣，连图片都看不到，也无法用人手进行输入。 所以，基于BP神经网络的理论知识（参见数据挖掘黑书212页起，讲得甚好）纯手写了一版带训练和测试的小玩具（Java语言）。 效果如下： 代码已上传github:https://github.com/tammypi/neuralnetwork-sample
Win10+cuda8.0+cudnn5.1+tensorflow-gpu1.2.0+gtx1050ti，tensorflow环境搭建与配置
angzhangzhang123的博客
03-21 6214
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能识别系统，TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域。对于大多数机器学习或是图像领域的研究者，tensorflow大家一定很熟悉，tensorflow给予Python开发，是一款非常好用的工具。作为一名图像领域的研究者，学会安装tensorflow似乎成了必修课，以前tensorflow都是安...
CUDA学习（八）图像处理--不用texture
zhouzhouasishuijiao的博客
11-29 3665
前面也学习了如何使用CUDA，今天就来试试它的图像处理，今天实现的一个功能是彩色图转换为灰度图。使用的开发环境是 VS2015+CUDA 9.1+Opencv340 安装好了之后新建一个工程，选择NVIDIA->CUDA9.1  新建了工程之后，需要自己配置Opencv340 可以选择使用它自己的kerner.cu，也可以选择自己新建一个.cu  这里添加，只能选择在工程上...
从代码角度深入浅出图神经网络系列笔记（一）
Sp4rkW的博客
09-12 2801
文章目录前言开发环境1、pytorch的安装2、 前言 整个系列笔记来源于up主思凡的视频，链接如下： https://space.bilibili.com/630192628 整个笔记系列目的是为了将从视频收获的知识点整理成文本，方便随时查取，部分地方文字描述不清的地方，请配合视频理解。部分地方也补充了一些我的理解，欢迎大家指正交流 开发环境 1、pytorch的安装 开发环境主要是从链接直达链接直达链接直达进行选择，截图如下： 根据你的电脑环境，点击不同的配置，获取安装命令即可。mac的本子如果没
卸载opencv，以及编译不带CUDA加速的opencv
yzcece的博客
11-30 3470
一、卸载Ubuntu下的opencv： 进入opencv的安装目录，在安装时应该有新建了build文件夹，进入build文件夹 sudo make uninstall cd .. sudo rm -r build 关于卸载中出现的其他问题见 https://blog.youkuaiyun.com/qq_29229045/article/details/78527391 二、安装opencv不带CUDA加速 ...
使用CNN神经网络进行图片识别分类
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zh_JNU的博客
01-11 5万+
接触深度学习3个月以来，从当初的小白零基础学习，过程十分艰苦，看了几章大牛 Yoshua Bengio 写的deep learning一书，粗略了解了基本常用的神经网络以及梯度更新策略，参数优化，也了解以及简单的使用常用的深度学习开发框架caffe，tensorflow，theano，sklearn机器学习库，目前keras比较火，所以使用keras来简单的进行图片识别分类。
真实机下ubuntu18.04安装NVIDIA驱动，CUDA-9.0，CUDNN-7.05，tensorflow过程(二)
sazass的博客
02-02 1543
安装CUDA-9.0 注意：tensorflow对CUDA的版本有要求，见https://github.com/mind/wheels 到官网下载cuda9.0 下载文件： cuda_9.0.176_384.81_linux.run cuda_9.0.176.1_linux.run cuda_9.0.176.2_linux.run cuda_9.0.176.3_l...
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