問題タブ [cudnn]

torch と cudnn を使用して convnet を作成していて、メモリに問題があります。cuda-memcheck を使用してスクリプトをデバッグしようとしましたが、cuda-memcheck を介して供給されたときに実際に実行されることに気付きました (本来よりも遅いですが)。

cuda-memcheck がバックグラウンドで実行されている場合、スクリプト自体の別のインスタンス化も正常に実行されます。

ここで何が起こっているのでしょうか？

私は多くの場所を検索しましたが、インストールされていることを確認する方法ではなく、インストールする方法だけが得られます。NVIDIA ドライバーがインストールされていること、および CUDA がインストールされていることは確認できますが、CuDNN がインストールされていることを確認する方法がわかりません。助けていただければ幸いです、ありがとう！

PS。
これはカフェの実装用です。現在、CuDNN を有効にせずにすべてが機能しています。

ニューラル ネットワークを操作するための強力なシステムが必要です。CUDA ベースの cuDNN ライブラリを使用することにしました。SLI技術に対応しているか気になります。cuDNN に関する元のチュートリアルを読みましたが、SLI についての言及は見つかりませんでした。CUDA 自体が SLI テクノロジをサポートしているかどうかについても、確固たる答えは見つかりませんでした。

もっと短くするには：

1) cuDNN ライブラリは SLI をサポートしていますか?
2) 上記の質問に対する答えが否定的である場合、1 つのグラフィック カードのみに制限されないようにする方法はありますか?

cuDNN v2 と互換性があった最新バージョンの Caffe を見つけようとしています。現在のマスターには cuDNN v3 が必要です。私は必要なものを見つけようとして Caffe の github リポジトリを検索してきましたが、これを行う明確な方法はないようです。github でこれを見つける比較的簡単な方法はありますか?

ここに記載されているように、lda2vecを使用してGPUを操作しようとしています

CUDA、Chainer (1.6.0)、および CUDNN を正常にインストールしましたが、GPU を True としてプログラムを実行すると、次のようになります。

正しいファイルを CUDA ディレクトリにコピーし、bashrc にパスを追加しました。GPU コンピューティングに関する事前の質問はないので、どんな助けでも大歓迎です

NVIDIA の cuDNN ライブラリをインストールしてコード サンプルを実行しようとしていますが、これらのエラーが発生し、何が問題なのかわかりません。

Linux centOS、cuda toolkit 7.5、および Titan X (計算能力は 5.2 だと思います) で Nsight Eclipse Edition を使用しています。

前もって感謝します。

https://github.com/wojzaremba/lstm/blob/master/main.luaで lstm 言語モデルを使用しています

後で使用するために、トレーニングの最後にモデルを保存したいと考えています。トレーニングの最後に次の行を追加しました

モデルを正常に保存したようです。ただし、そのモデルをロードしてテストしようとすると、非常に困惑します。テストのためだけに、小さなトレーニング インスタンスを実行したところ、テスト セットのパープレキシティは 134 になり、モデルを保存しました。次に、保存したモデルをロードし、まったく同じテスト方法 (関数 run_test) を同じテスト セットに適用しましたが、71675.134 という大きな問題が発生しました (ランダムな重みを使用しても、問題はそれよりもはるかに少なくなります!)。重みのみを保存してロードし、保存する前にそれらを float() に変換するか、cudaTensor として保存しようとしましたが、すべて同じ結果が得られました。

モデル全体を保存した後の読み込みとテストのコードを次に示します。元の main.lua から main メソッドのみを変更しました。

フレームワークをインストールTheanoしてマシンに CUDA を有効にしましたが、Python コンソールで「theano をインポート」すると、次のメッセージが表示されました。

「CuDNNが利用できません」ということでcuDnn、NvidiaのWebサイトからダウンロードしました。また、環境の「パス」を更新し、「.theanorc.txt」構成ファイルに「optimizer_include=cudnn」を追加しました。

その後、再試行しましたが、次のように失敗しました。

誰でも私を助けることができますか？ありがとう。

DNN のトレーニングに使用する画像データにラベルを付けるための優れたツールを知っているか、持っている人はいますか?

具体的には、upperLeftCorner と LowerRightCorner のように画像内の 2 点にラベルを付け、指定されたオブジェクトの周りにバウンディング ボックスを計算します。これはほんの一例ですが、MSCoco データ形式に準拠できるようにしたいと考えています。

ありがとう！

Fast/Faster-RCNN と Caffe を使用して C++ でオブジェクト検出器を作成する最も簡単な方法は何ですか?

知られているように、RCNN (領域ベースの畳み込みニューラル ネットワーク) を Caffe で使用できます。

• RCNN : https://github.com/BVLC/caffe/blob/be163be0ea5befada208dbf0db29e6fa5811dc86/python/caffe/detector.py#L174

• 高速 RCNN : https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/blob/master/tools/demo.py#L89

scores, boxes = im_detect(net, im, obj_proposals) を呼び出すdef im_detect(net, im, boxes):

このために使用されるrbgirshick/caffe-fast-rcnn、ROIPooling-layers、および出力bbox_pred

• より高速な RCNN : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/tools/demo.py#L82

scores, boxes = im_detect(net, im) を呼び出すdef im_detect(net, im, boxes=None):

このために使用されるrbgirshick/caffe-fast-rcnn、ROIPooling-layers、および出力bbox_pred

これらはすべて Python と Caffe を使用していますが、C++ と Caffe ではどのように行うのでしょうか?

分類の C++ の例 (画像の内容を示す) のみがありますが、検出 (画像の内容と場所を示す) の例はありません: https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/examples/cpp_classification

単純にrbgirshick/py-faster-rcnnリポジトリを rbgirshick/caffe-fast-rcnnで複製し、pre-tained model をダウンロードし、./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.shこのcoco/VGG16/faster_rcnn_end2end/test.prototxtを使用し、 CaffeNet C++ 分類を少し変更するだけで十分ですか?例？

bbox_predとcls_scoreの 2 つのレイヤーから出力データを取得するにはどうすればよいですか?

すべて (bbox_pred & cls_score) を 1 つの配列に入れますか?

それとも2つの配列で？