なぜcuDNNのConvolutionは高速なのか | 射撃しつつ前転
cuDNNはNVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリである。このライブラリを使うとCaffeやChainerなどのDeep Learning用のソフトウェアの速度が向上する。 この速度向上に寄与している最も大きな部分がConvolutionの高速化である。 個人的には、CPUでどこまで高速にConvolutionが実現できるのかに興味がある。本記事は、その準備段階として、どういう高速化戦略がありえるのかを調べたものである。 ConvolutionとはConvolutionは、日本語では畳み込みと呼ばれる操作である。畳み込み操作自体は何次元のデータ構造に対しても定義できるが、以下では、画像処理でよく使われる、二次元のConvolutionのみを考える。 何も考えずに普通にConvolutionを実装すると、以下の擬似コードのようになるだろう。ただし、簡単のため、境界
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
Caffeをはじめよう
TOPICS 発行年月日 2015年08月 PRINT LENGTH 144 ISBN 978-4-87311-745-4 FORMAT PDF EPUB Caffeは深層学習（Deep Learning）のオープンソースフレームワークで、主に画像処理分野において利用されています。本書はCaffeを使って画像処理をしてみたいという初心者を対象に、Caffeの使い方、Caffeを使う上で最低限必要な知識について解説する書籍です。 まずビルド方法や利用するためのインターフェースの解説から、実際に画像認識を行う一連の流れを説明します。続いてCaffeで利用している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とその構成要素、さらにAlexNetやGoogLeNetといった代表的なCNNのアーキテクチャについても解説します。 さらにblobやlayerといったCaffe独自のクラス、また設定できるパラメ
ノート/Caffeのモジュール記述抜粋（caffe.prototxt） - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
サイトトップ ノート マイニング ├マイニング ├バスケット解析 ├バスケット解析をＲで ├図書貸出をＲで ├モデルクラスタリング └ テキストマイニング ├テキストマイニングTM ├TMとシソーラス ├PubMedをTM ├TMとMeSH ├TMとNLTK ├テキストマイニングとtagger ├医薬品添付文書ＤＢ ├論文の処理1 ├剽窃１ ├Bing検索 └ 分子進化学 ├分子進化学 └ Pythonと論文アクセス ├Pythonを使ってみる ├PythonでPubMed ├Pythonで...続き └ CUDA ├GPU ├ProgrammingGuide ├Selandメモ ├数値積分 └ ACS、PHPからLDAP ├ACS導入 ├新規ホスト移行 ├再度やり直し ├OpenLDAP導入 └ Linuxで
情弱だけどディープラーニングフレームワークCaffeを使ってみたい - Qiita
TL;DR← 下記の２記事を読めば終わり。 EC2でCUDAを使いたい GPUインスタンス上でDocker使ってCaffeしたい はじめに どうも、情弱太郎です。 最近、ディープラーニングという言葉は持て囃されていますね。 昔のビックデータのそれを思い出しました。 その辺のオジサン（sucks）が部下に『ほら、最近パソコンがネコ分かるようになった、あー、あれ、ドープラーニングだっけ？アレでなんかできないの？』って言われたときに対応できるようにしておきたくなったので、ディープラーニングしてみることにしました。 ディープラーニング、いろいろ実装があるみたいです。 最近だと https://github.com/NervanaSystems/neon これも良さげですが、使い方が全く分からないです。 なんだかんだでCaffeってのがドキュメントちゃんとしてる風なので、Caffeをやってみることに
Running Caffe on AWS GPU instance via Docker - Seven Story Rabbit Hole
Sometimes awesome things happen in deep rabbit holes. Or not. This is a tutorial to help you get the Caffe deep learning framework up and running on a GPU-powered AWS instance running inside a Docker container. Architecture Setup host Before you can start your docker container, you will need to go deeper down the rabbit hole. You’ll first need to complete the steps here: Setting up an Ubuntu 14.04
Caffe+AlexNetでImageNet2012を学習してみた (1) - 斎藤侑輝のブログ
今回は下記の記事で導入したCaffeを用いて、ImageNetを学習してみる。 【メモ書き】Ubuntu 14.04 CUDA6.5 GTX970 Caffeインストール - 下丸子のコネクショニスト ImageNet（イメージネット）は大規模画像認識のコンペティションを毎年開催している組織で、 Stanford大のFei-Feiなどが監修している。 コンペの正式名称をLarge scale visual recognition challengeというのだが、 ここでは単にImageNetと呼ぶことにする。 トロント大のHintonらとともにAlexが提案し、 今ではDeep Convolutional Neural Networkのベースモデルとして扱われている通称AlexNetは、 2012年のImageNetにて発表されたものだ。 AlexNetはCaffeのZoo（様々なニューラ
もう迷わない Caffe入門 その１ - tkm2261's blog
皆様お久しぶりです。 今回から深層学習(ディープラーニング)フレームワークのcaffeの環境構築使い方について解説していこうと思います。 インストールに難ありと言われるcaffeに対して、AWSでインスタンスを立てる所から、 cuDNNでのコンパイル、pycaffe等の使用方法、出来ればDIGITSまで話せると良いなと思っています。 理論的なところに触れる予定は一切ありません。その辺りが気になる方は以下をご参照下さい。 www.amazon.co.jp Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～ from nlab_utokyo www.slideshare.net Deep learning実装の基礎と実践 from Seiya Tokui www.slideshare.net Deep Learning技術の今 from Seiya Tokui www.slides
Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
CaffeでDeep Learning つまずきやすいところを中心に - Qiita
はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも
Deep LearningとConvolutional Neural Network - Stimulator
- はじめに - 前回機械学習ライブラリであるCaffeの導入記事を書いた。今回はその中に入ってるDeep Learningの一種、Convolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)の紹介。 CNNは今話題の多層ニューラルネット、Deep Learningの一種であり、画像認識等の分野に大きな成果をもたらしています。 まあCNNすごい。本当、画像認識系だと一強といった感じ。 実装経験もあるのでよしなに書いてみようという記事。 追記：2018-10-24 この記事は2014年終盤、Deep Learningに関連するネット記事も数個しかなく、各論文でもCNNに関する理解が分かれていたような時期に、大学生であった筆者が書いた記事です。概念の理解の助けになるよう残していますが、正しくない箇所も後々多く出てくるかと思います。考慮の上、お読み頂ければと
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is support Visual Studio 2015, CUDA 9.x, Python 3.5/3.6/3.7? · Issue #6569 · BVLC/caffe · GitHub
Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx.so or libmkl_def.so · Issue #3884 · BVLC/caffe
SSSSLIDE
SIG2D'14
長文日記
http://nnet.dogrow.net/?p=293
ctypes error: libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394
Development and Experiment of Deep Learning with Caffe and maf
Unrolled recurrent layers (RNN, LSTM) by jeffdonahue · Pull Request #2033 · BVLC/caffe