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想上手deep learning的看过来
[版面:葵花宝典][首篇作者:wdong] , 2017年01月06日00:51:31 ,4527次阅读,26次回复
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wdong
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发信人: wdong (万事休), 信区: Programming
标  题: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 01:07:43 2017, 美东)

这两天更新了picpac。这里是tensorflow做图像分类的
快速上手版本。你需要一块nvidia显卡和一台linux机器。
然后就可以开始了:

1. 装nvidia-docker https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
2. git clone https://github.com/aaalgo/picpac/ ;
   cd picpac/examples/tensorflow
   make docker
3. wget http://aaalgo.com/picpac/datasets/flowers/flowers.picpac
   这里还有别的数据集http://aaalgo.com/picpac/datasets/
4. make run 进入docker
5. ./train-slim --net=inception_v3.inception_v3 --db=flowers.picpac --
classes=5

如果要做validation,另加参数--test_steps=1000 --split=5 --split_fold=0
如果split_fold从0变到4各跑一遍,就是5-fold cross validation。

如果要倒入你自己的数据,用这个程序
http://aaalgo.com/picpac/binary/picpac-import
看这个文档http://picpac.readthedocs.io/en/latest/import/

-. MXNet版在此
https://github.com/aaalgo/picpac/tree/master/examples/mxnet
-. Caffe版在此, 不过得用我的caffe fork。
https://github.com/aaalgo/picpac/tree/master/examples/caffe
-. 查看数据库神器http://aaalgo.com/picpac/server/picpac-explorer,
就是之前讨论的C++配vue做的,现在功能已经比较完善了。
picpac-explorer flowers.picpac可以查看数据库内的图片。
(下载后chmod +x picpac-explorer加上可执行属性。)

下星期开始开发Lua/Torch版。






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http://www.wdong.org/



※ 修改:·wdong 于 Jan  6 01:13:04 2017 修改本文·[FROM: 108.]
※ 来源:·BBS 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 108.]

 
nowhere7
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发信人: nowhere7 (折腾), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 01:30:57 2017, 美东)


问题:
显卡芯片和显存什么要求?
--
※ 来源:·WWW 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 66.]

 
wdong
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发信人: wdong (万事休), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 01:38:44 2017, 美东)

我主要用FCN做segmentation, 这个好像4g显存就能跑。上面那个inception, 显示
要用
6G多。我本来想搞个cpu版的,实在太慢,放弃了。如果要买卡,GTX 1070可以入门。
玩玩小dataset, 一般网络都可以简化。
如果只是想随便玩玩,AWS最好。

【 在 nowhere7 (折腾) 的大作中提到: 】
: 赞
: 问题:
: 显卡芯片和显存什么要求?






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※ 修改:·wdong 於 Jan  6 01:44:01 2017 修改本文·[FROM: 2602:0306:cd3c:8]
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silverhawk
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发信人: silverhawk (silverhawk), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 02:07:21 2017, 美东)

牛,可以在AWS上开有GPU的instance做吗?
【 在 wdong (万事休) 的大作中提到: 】
: 这两天更新了picpac。这里是tensorflow做图像分类的
: 快速上手版本。你需要一块nvidia显卡和一台linux机器。
: 然后就可以开始了:
: 1. 装nvidia-docker https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
: 2. git clone https://github.com/aaalgo/picpac/ ;
:    cd picpac/examples/tensorflow
:    make docker
: 3. wget http://aaalgo.com/picpac/datasets/flowers/flowers.picpac
:    这里还有别的数据集http://aaalgo.com/picpac/datasets/
: 4. make run 进入docker
: ...................



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Liber8
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发信人: Liber8 (Space-Time continuum), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 04:31:55 2017, 美东)

现在最牛显卡是哪个? titan x p ?

【 在 wdong (万事休) 的大作中提到: 】
:


我主要用FCN做segmentation, 这个好像4g显存就能跑。上面那个inception, 显示
: 要用
: 6G多。我本来想搞个cpu版的,实在太慢,放弃了。如果要买卡,GTX 1070可以入门。
: 玩玩小dataset, 一般网络都可以简化。
: 如果只是想随便玩玩,AWS最好。



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wdong
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发信人: wdong (万事休), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 07:55:12 2017, 美东)

titan x p 是consumer最牛的吧,但我觉得不如2x1080划算。我有个上代的titan x,速
度连1070都不如。其实我最想搞的是用AMD的卡做deep learning。RX 480从数字上来看
要超GTX 1060,现在应该就是缺个牛x的convolution kernel。如果好好挖挖或许能成
为平民玩deep learning的首选。星宿派嘛总得搞点不一样的。

AWS我研究下。如果上AWS应该连docker都不用折腾了。

【 在 Liber8 (Space-Time continuum) 的大作中提到: 】
: 现在最牛显卡是哪个? titan x p ?
: 我主要用FCN做segmentation, 这个好像4g显存就能跑。上面那个inception, 显示




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※ 修改:·wdong 于 Jan  6 09:03:11 2017 修改本文·[FROM: 108.]
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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 10:41:46 2017, 美东)

活雷锋啊
【 在 wdong (万事休) 的大作中提到: 】
: 这两天更新了picpac。这里是tensorflow做图像分类的
: 快速上手版本。你需要一块nvidia显卡和一台linux机器。
: 然后就可以开始了:
: 1. 装nvidia-docker https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
: 2. git clone https://github.com/aaalgo/picpac/ ;
:    cd picpac/examples/tensorflow
:    make docker
: 3. wget http://aaalgo.com/picpac/datasets/flowers/flowers.picpac
:    这里还有别的数据集http://aaalgo.com/picpac/datasets/
: 4. make run 进入docker
: ...................



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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 10:45:05 2017, 美东)

Metal+swift 试过吗?

for example:
https://github.com/DeepLearningKit/DeepLearningKit

【 在 wdong (万事休) 的大作中提到: 】
: titan x p 是consumer最牛的吧,但我觉得不如2x1080划算。我有个上代的titan x,速
: 度连1070都不如。其实我最想搞的是用AMD的卡做deep learning。RX 480从数字上来看
: 要超GTX 1060,现在应该就是缺个牛x的convolution kernel。如果好好挖挖或许能成
: 为平民玩deep learning的首选。星宿派嘛总得搞点不一样的。
: AWS我研究下。如果上AWS应该连docker都不用折腾了。



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dumbCoder
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发信人: dumbCoder (HumbleCoder 不懂就问-_-), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 12:23:45 2017, 美东)

赞一个
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wdong
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发信人: wdong (万事休), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 13:23:13 2017, 美东)

看了眼, 这个和我想做的一个东西很想,
就是支持导入所有框架训练出来的模型。
做iOS确实更容易赚到钱。

【 在 guvest (我爱你老婆Anna) 的大作中提到: 】
: Metal+swift 试过吗?
: for example:
: https://github.com/DeepLearningKit/DeepLearningKit



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guvest
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发信人: guvest (我爱你老婆Anna), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 13:36:28 2017, 美东)

Will you produce a similar one and put it to the appstore?
I will buy it for sure.
【 在 wdong (万事休) 的大作中提到: 】
: 看了眼, 这个和我想做的一个东西很想,
: 就是支持导入所有框架训练出来的模型。
: 做iOS确实更容易赚到钱。



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wdong
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发信人: wdong (万事休), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 13:38:33 2017, 美东)

我不会做手机端,只会做服务器端。
不过可以考虑服务器端做完后port到android上。、
苹果的东西我不用。

【 在 guvest (我爱你老婆Anna) 的大作中提到: 】
: Will you produce a similar one and put it to the appstore?
: I will buy it for sure.



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fantasist
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发信人: fantasist (fan), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 13:48:53 2017, 美东)

呃,在这之前是不是该学习一下基础知识,比如CS231N?
直接下载那些东西,都不知道做啥的,上不了手吧
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pker
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发信人: pker (我要那天再挡不住我眼), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 14:14:24 2017, 美东)

收藏点赞,要是买买提有个打赏功能,必须打赏,哈哈。
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我要那地再埋不住我心。
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lightroom
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发信人: lightroom (吃一条鱼,思考一个问题,法号三丰), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 14:36:37 2017, 美东)

我看了amd的东东,内存系统很牛,gpu cores还是差点。估计RNN会有优势,CNN还差些
。AMD好像助攻float16. float16的训练会不会难搞?

当然最可恨的是opencl

【 在 wdong (万事休) 的大作中提到: 】
: titan x p 是consumer最牛的吧,但我觉得不如2x1080划算。我有个上代的titan x,速
: 度连1070都不如。其实我最想搞的是用AMD的卡做deep learning。RX 480从数字上来看
: 要超GTX 1060,现在应该就是缺个牛x的convolution kernel。如果好好挖挖或许能成
: 为平民玩deep learning的首选。星宿派嘛总得搞点不一样的。
: AWS我研究下。如果上AWS应该连docker都不用折腾了。



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mtspring
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发信人: mtspring (山泉水), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 20:24:26 2017, 美东)

谢谢大神!
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Ivoryzyy
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发信人: Ivoryzyy (DrZ), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan  6 23:51:32 2017, 美东)

mark~~~~~
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Liber8
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发信人: Liber8 (Space-Time continuum), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan  7 05:09:36 2017, 美东)

https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks

【 在 wdong (万事休) 的大作中提到: 】
: titan x p 是consumer最牛的吧,但我觉得不如2x1080划算。我有个上代的titan x,速
: 度连1070都不如。其实我最想搞的是用AMD的卡做deep learning。RX 480从数字上来看
: 要超GTX 1060,现在应该就是缺个牛x的convolution kernel。如果好好挖挖或许能成
: 为平民玩deep learning的首选。星宿派嘛总得搞点不一样的。
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hansunus
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发信人: hansunus (Sunny), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan  7 06:49:07 2017, 美东)

mark
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redheli
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发信人: redheli (redheli), 信区: Programming
标  题: Re: 想上手deep learning的看过来
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan  7 07:41:43 2017, 美东)

谢谢 大牛,收学徒吗?
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