相比之下,cxxnet在实现上更加干净,例如依赖很少,通过mshadow的模板化使得gpu和cpu代码只用写一份,分布式接口也很干净。 CXXNET:极致的C++深度学习库 cxxnet是一个并行的深度神经网络计算库,它继承了xgboost的简洁和极速的基因,并开始被越来越多人使用。例如Happy Lantern Festival团队借助Cxxnet在近期的Kaggle数据科学竞赛...
直接导致cxxnet的各种实现可以非常简单可读，编写一份代码就可以在GPU和CPU上面跑。使得其在代码简洁和可...
快速、简洁、分布式深度学习框架:cxxnet CXXNET快速、简洁、分布式深度学习框架。 特性 Lightweight: small but sharp knife cxxnet contains concise implementation of state-of-art deep learning models The project maintains a minimum dependency that makes it portable and easy to build Scale beyond single GPU ...
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} // namespace cxxnet #else // thread interface using g++ #include <semaphore.h> #include <pthread.h> namespace cxxnet { namespace utils { /*!\brief semaphore class */ class Semaphore { #ifdef __APPLE__ private: sem_t* semPtr; char sema_name[20]; private: inline void GenRandom...
1>...\src\io\data.cpp(46): error C2061: syntax error : identifier 'ImageRecordIOIterator' 1>...\src\io\data.cpp(46): error C2512: 'cxxnet::AugmentIterator' : no appropriate default constructor available I fix these error by copying the code of "rabit::Util::Assert " to the names...
MXNet是一个深度学习库,支持C++、Python、R、Scala、Julia、MATLAB及JavaScript等语言;支持命令和符号编程;可以运行在CPU、GPU、集群、服务器、台式机或者移动设备上。MXNet是CXXNet的下一代,CXXNet借鉴了Caffe的思想,但是在实现上更干净。 MXNet以其超强的分布式支持
运行的是MNIST_CONF，程序奔溃位置cxxnet_main.cpp中169行 net_trainer->InitModel();...
cxxnet的另外一些特性: 轻量而齐全的框架:推荐环境下仅需要CUDA、OpenCV、MKL或BLAS即可编译。 cuDNN支持:Nvidia原生卷积支持,可加速计算30%。 及时更新的最新技术:及时跟进学术界的动态,例如现在已经支持MSRA的ParametricRelu和Google的BatchNormalization。 Caffe模型转换:支持将训练好的Caffe模型直接转化为cxxnet模型。
因为采用了mshadow作为核心,直接导致cxxnet的各种实现可以非常简单可读,编写一份代码就可以在GPU和CPU上面跑。使得其在代码简洁和可扩展上更加容易。 2)通用的并行参数共享和更新方案 多卡和多机计算一直是大规模机器学习中一个让人兴奋的话题。提到神经网络并行,最让我头疼的是可以选择的方案很多,而都涉及到不同的hac...