C/C++因其高效的内存控制、并行计算和硬件支持而适用于实现并行与分布式深度学习。以下是并行与分布式学习的基本架构。 1. 并行计算的设计 在C/C++中实现并行计算通常使用多线程编程。我们可以通过pthread库实现多线程的并行训练。 代码示例:数据并行的多线程实现 代码语言:javascript 复制 #include<iostream>#include<th...
搜索github发现,使用C语言实现深度学习的项目确实不少,但是整体上质量都不太行。于是笔者决定自己写一个,要达到的目标是: 纯C99,不用C++ 核心部分不依赖第三方库,甚至不需要stdio 方便移植,不需要OS就可以跑 有兴趣的同学请直接clone GitHub - jerry-jho/micro-deep-learning: Just do a 'micro' work.gith...
在C 语言中实现一个深度学习模型可以使用一些开源的库,比如 DarkNet,TensorFlow C API,Caffe 等。你需要了解深度学习的基本原理和 C 语言的编程知识。以下是一个使用 TensorFlow C API 实现的简单的例子: #include<stdio.h>#include<tensorflow/c/c_api.h>intmain(){// 创建一个会话TF_Session*session=TF_Ne...
1.2.设计程序 我们在学习C语言之初,遇到的问题都很简单没有什么可选地。但是,随着要处理的情况越来越复杂,需要决策和考虑的方面也越来越多。所以,我们应当选择一个合适的方式标的信息可以更容易的设计程序和处理数据。 1.3.编写C语言代码 当我们设计好程序之后,就可以编写代码来实现它。也就是说把你的C预言程序翻译...
一、C语言在深度学习中的应用 C语言作为一种高效、可移植的编程语言,被广泛应用于深度学习模型的实现过程中。首先,C语言具有丰富的数据结构和算法库,可以方便地进行矩阵运算、向量操作等数学计算。这对于深度学习中的大规模矩阵计算非常重要。 其次,C语言具有高效的内存管理能力,可以灵活地控制内存的分配和释放。在深度...
从百度云或GoogleDrive下载预训练模型。目前仅支持 C3D 的预训练模型。 3.2 配置数据集和预训练模型路径 在 中配置数据集和预训练模型路径 。 这一步仅修改上图红框内的路径内容即可。 3.3 修改 label.txt 文件 源码中 数据集包括 ...
CNN,又称卷积神经网络,是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异,精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域,CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 1. 卷积 如图1所示,图中的X和O无论怎么旋转或者缩放,...
本文首先会从深度学习的流程开始分析,对神经网络中的关键组件抽象,确定基本框架;然后再对框架里各个组件进行代码实现;最后基于这个框架实现了一个 MNIST 分类的示例,并与 Tensorflow 做了简单的对比验证。 目录 组件抽象 组件实现 整体结构 MNIST 例子 总结
我的最爱darknet，纯C和CUDA编程，不依赖第三方资源。注意一下作者提供的库有内存资源泄露，修复一下...
SimonHaykin的《神经网络算法》，当然，前提是你有良好的C/C++基础和数据结构基础，对分布式有一定的了解，说实话这方面国内才是刚起步，还很烂，看看百度的智能聊天机器人，三句话逻辑就已经跑飞了，比谷歌翻译识别人类语言的水平还要差一些。关于模式识别，现在应用最多的就是计算机视觉了，这个还得用到...