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支持异构多GPU的高性能BLAS库BLASX
github_32284901
2015-10-24 11:29:10
github: https://github.com/linnanwang/BLASX
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支持异构多GPU的高性能BLAS库BLASX
github: https://github.com/linnanwang/BLASX
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YOLOv3目标检测:原理与源码解析
Linux创始人LinusTorvalds有一句名言:Talk is cheap, Show me the code.(冗谈不够,放码过来!)。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。 YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。 本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码,具体内容包括: YOLO目标检测原理 神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算 代码阅读工具及方法 深度学习计算的利器:
BLAS
和GEMM
GPU
的CUDA编程方法及在Darknet的应用 YOLOv3的程序流程及各层的源码解析本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。 除本课程《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括: 《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。
学习
BLAS
库
--
BLAS
库
简介
BLAS
(Basic Linear Algebra Subprograms)是一组线性代数计算中通用的基本运算操作函数集合[1]。
BLAS
Technical (
BLAS
T) Forum负责规范
BLAS
函数接口,并在网站[1]公布一个由Fortran语言编写的
BLAS
库
。这个Fortran版
BLAS
库
通常被称为
BLAS
参考
库
(the reference implementation)。 BLA...
关于
BLAS
的简单介绍
BLAS
(Basic Linear Algebra Subprograms基础线性代数程序集)是进行向量和矩阵等基本线性代数操作的事实上的数值
库
。这些程序最早在1979年发布,是LAPACK(Linear Algebra PACKage)的一部分,便于建立功能更强的数值程序包。
BLAS
库
在
高性能
计算中被广泛应用,由此衍生出大量优化版本,如Intel 的Intel MKL,AMD的ACML,Goto
BLAS
和ATLAS等非硬件厂商优化版本,以及利用
GPU
计算技术实现的CU
BLAS
等。
BLAS
的构成 BL
【
GPU
高性能
编程 CUDA实战】学习笔记
【
GPU
高性能
编程 CUDA实战】学习笔记,
GPU
编程入门,可以采用这本书,首先知道它大概有哪些东西,然后在工作中,任务驱动去学习
GPU
的其他知识,实践实践再实践。
keras 或 tensorflow 调用
GPU
报错:
Blas
GEMM launch failed
GPU
版的tensorflow在模型训练时遇到
Blas
GEMM launch failed错误,或者keras遇到相同错误(keras 一般将tensorflow作为backend,如果安装了
GPU
版本的tensorflow,那么在使用keras时会优先使用
GPU
),类似报错如下: InternalError (see above for traceback):
Blas
GEMM launc...
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