DeepLearning4j 实战:手写体数字识别的 GPU 实现与性能对比

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在刚刚 的博客中不可能 用单机、Spark分布式本身生活训练的土办法对高度神经网络进行训练,但嘴笨 DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。

环境部署刚刚 ,分别用java -version和nvidia-smi来确认环境与非 部署正确,不可能 再次老出类似以下的信息,则说明环境部署正确,或者须要重新安装。

软件环境的部署主要在于2个多方面,一2个多是JDK的安装,另外一2个多是CUDA。目前最新版本的DeepLearning4j以及Nd4j支持CUDA-8.0,JDK一句话1.7以上。

这篇文章或者你总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。或者我会给出CPU、GPU和多卡GPU刚刚 的性能比较图表。不过,不可能 重点在于说明Mnist数据集在GPU上训练的过程,就说对于或者 环境的部署,比如Java环境和CUDA的安装就不再删剪说明了。