Effectiveさお
« [TensorFlow] TensorFlow on Windows GPU版インストール方法 前回、TensorFlowの環境を作るために、Anacondaをインストールしました [Anaconda] Anaconda for Windowsインストール方法 http://h-sao.com/blog/2017/03/29/how-to-install-anaconda-for-windows/ その続きで、TensorFlow GPUバージョンを入れたいと思います わたしの環境は以下です Windows10 x64 NVIDIA GeForce GTX 960 Anaconda 4.3.1 For Windows はじめに… TensorFlow公式サイトのインストール方法では、残念ながらうまく動作させることは出来ませんでした…(´・ω・`) Installing TensorFl
ChainerのCupyでGPUを有効活用しよう - mktozkの日記
お久しぶりです、@mktozkです。 2ヶ月くらいブログの更新をしてませんでした。 おちこんだりもしたけれど、私はげんきです。 さて、今日はディープラーニングのフレームワークであるChainerに含まれているCupyというライブラリについて話します。 ChainerはCupyを使って様々な計算をGPU (CUDA) で行っています。 今回はこのCupyを使って楽に色んな計算をGPUに投げることを目指します。 ディープラーニングの話は全くしません。 chainer.org この記事を読んだらわかること Cupyの使い方 CupyとNumpyの両方に対応したコードの簡単な書き方 この記事には書いてないこと CUDAカーネルの書き方と使い方 この記事で使用したコードはここかここから取得できます。 ちなみに、Chainerはv1.5.1です。 GPUは速い Cupyとは Cupyの導入 Cupyの
CuPy解説
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質（異なるドメイン）のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
CuPy
NumPy/SciPy-compatible Array Library for GPU-accelerated Computing with Python High performance with GPU CuPy is an open-source array library for GPU-accelerated computing with Python. CuPy utilizes CUDA Toolkit libraries including cuBLAS, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSE, cuFFT, cuDNN and NCCL to make full use of the GPU architecture. The figure shows CuPy speedup over NumPy. Most operations perform we
About NVIDIA
NVIDIA CUDAがPythonでサポートされ、次世代のプログラマもGPUアクセラレーテッド・コンピューティングを活用可能に Pythonの生産性とGPUパフォーマンスの組み合わせにより、 今後、HPCやデータ解析の新しいアプリケーションが次々に登場 2013年3月18日 - GTC 2013（カリフォルニア州サンタクララ） - NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO： ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq：NVDA）は本日、人気が高まっているオープンソース言語のPythonでも、NVIDIA® CUDA®並列プログラミング・モデルを使い、GPUアクセラレーションを活用してハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）やビッグデータ解析のアプリケーションが作れるようになったと発表しました。 学ぶのも使うのも簡単なPythonは、ユ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
