2019-01-06 18:10 VincentWei
import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.timeseries.python.timeseries import model as ts_model class _LSTMModel(ts_model.SequentialTimeSeriesModel): def __init__(self, num_units, num_features, dtype=tf.float32): """Initialize/configure the model ob...
继续阅读 »2019-01-06 18:10 VincentWei
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 5 23:00:01 2019 @author: VincentWei """ from __future__ import division from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow as tf import gym # gym环境 env = gym.make('CartPole-v0') # 超参数 ...
继续阅读 »2019-01-10 20:40 不穿秋裤的南方人
首先介绍一下实验室服务器的硬件配置：两块Xeon(R) CPU E5-2620 v4; 两块RTX2080Ti; 内存DDR4 32G; 固态硬盘256G 一、安装前准备工作： 1.检查是否安装GPU，查看显卡信息： lspci |grep -i nvidia 2.升级系统，准备工具： yum -y update yum -y groupinstall 'Development Tools' yum -y install kernel-devel yum -y install epel-release y...
继续阅读 »2019-01-06 18:11 VincentWei
为什么要训练速度，如果你对一个事物，掌握的程度越高，你的速度就越快，训练速度，就是不断的加深理解！ 以下代码，大概花了10+分钟，比比谁快！！！ 写神经网络，无非就是写wx+b，注意SIZE要对!!! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 5 18:34:05 2019 @author: VincentWei """ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnis...
继续阅读 »2019-01-09 10:39 不穿秋裤的南方人
1、首先我们需要 了解GPU、CUDA、cuDNN的关系 ： 参考博客： https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765 CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的 并行计算 框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行， 而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 cuDNN是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN...
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