Ускорение обучения нейронных сетей на GPU | Глубокое обучение на Python
Сокращаем время обучения нейронных сетей с помощью видеокарт. Страница курса – https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
GPU (Graphics processing unit) – это видеокарта, которая есть в каждом компьютере. GPU может использоваться для научных вычислений, в том числе для обучения нейронных сетей.
Для выполнения научных вычислений, необходима технология CUDA компании NVIDIA.
Многие современные системы глубокого обучения поддерживают использование GPU с технологией CUDA для обучения нейронных сетей. Среди них Theano, TensorFlow и Keras.
Чтобы использовать GPU для обучения нейронных сетей, необходимо:
1. Убедится, что у вас есть GPU компании NVIDIA.
2. Скачать и установить CUDA – https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
Подробные инструкции по установке:
– Ubuntu 16.04 – https://clck.ru/AojkY
– Windows 10 – https://clck.ru/Aojkv
3. Настроить использование CUDA в вашей системе глубокого обучения.
Инструкция по настройке Theano и Keras – https://clck.ru/Aojms
4. Менять программу не нужно!
Дополнительные библиотеки от NVIDIA для обучения ускорения обучения глубоких нейронных сетей:
– CNMeM – https://github.com/NVIDIA/cnmem
– cuDNN – https://developer.nvidia.com/cudnn
Видеолекция по тестовому примеру распознавания объектов на изображениях из набора данных CIFAR-10 – https://youtu.be/5GdtghjJ3-U
Репозиторий с программами курса – https://github.com/sozykin/dlpython_course
Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках:
https://goo.gl/kW93MA
Последние сообщения
127 полезных и бесплатных онлайн академий
23.04.2019
Ресурсы для objective-C программистов
21.03.2018