加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 核心网 (https://www.hxwgxz.com/)- 科技、建站、经验、云计算、5G、大数据,站长网!
当前位置: 首页 > 移动互联 > 正文

2019 深度学习工具汇总

发布时间:2019-01-31 10:46:09 所属栏目:移动互联 来源:Edison_G
导读:深度学习工具 深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。软件库如:Torch(2011),Theano(2012), DistBelief(2012),PyLearn2 (2013),Caffe(2013), MXNet (2015) 和 TensorFlow(2015) 都能支持重要的研究项目或商业产品。 如果说深度学习的话,我个人接

Caffe的作者为UC Berkeley大学的贾扬清。Caffe是一个c++/CUDA架构,支持命令行、Python、Matlab接口,可以在CPU/GPU上运行。

2019 深度学习工具汇总

深度学习不断在发展,其对应的实验工具也随着得到了大家的重视。Caffe就是现在流行的深度学习框架之一,工具内已经提前提供了模板,也就是该工具有现成的编程框架,而且可以与现状流行的图形计算GPU联合使用,加快网络训练的速度,流行的神经网络框架算法都可以在Caffe中运行,而且可以自己设置框架,因为Caffe已经提前就做好了各结构的定义,研究学者也可以根据自己的设计需求去进行相应的添加,设计出新的深度学习框架去完成所需的任务。

Caffe框架中,主要就是 Blobs , Layers 和 Nets 三大类结构,而且由于是事前定义好的结构,所以在使用该框架的时候是不可以更改。

Blobs

Blob是Caffe框架中的一个主要结构,其为包装器,在使用Caffe框架时,数据都要被设置成格式,只有这样的数据格式才能在Caffe框架中进行执行和处理。并且在Caffe设计时,很多函数和类都提前设计好了,在执行的过程中是不可以修改其结构,否则将无法调用其中的函数,导致网络训练的失败。

Blob的格式主要由Number,Channel,Height和Width四个元素组成,如果在进行图像处理,则表示图像通道(一般彩色图像为3通道的数据,Height和Width就表示输入数据的尺寸。而对于的元素,其主要体现在训练过程中,因为训练的时候需要选择一次性输入多少数据,就是一次输入数据的数量,通常称之为Batch。这种训练方式也可以大大缓解内存的不足。

Layers

(编辑:核心网)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

热点阅读