深度學習模型部署與剪枝最佳化例項課程旨在幫助你快速掌握模型部署與最佳化方法。主要包括三大核心模組:
基於深度學習框架 PyTorch 與 Tensorflow
版本演示模型部署方法,使用 docker 工具簡化環境配置與遷移問題;
詳解經典剪枝與模型設計論文並基於例項進行演示。整體風格通俗易懂,用最接地氣的方式帶領同學們快速掌握部署方法與最佳化例項
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[筆記分享] 我如何在 Anaconda 上,安裝 TensorFlow 2.x,並開啟 GPU 加速
Evernote 網址: https://bit.ly/33K77F9
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最近我正在台大計算機中心,教授「深度學習」這門課程。整門深度學習,用得最多的函式庫就是 TensorFlow 了。它可以用來建構深度學習所需要的「神經網路」架構,所以任一個深度學習工程師,都得要會安裝。
深度學習的開發環境很多!我個人偏好 Google Colab(線上環境)與 Anaconda(本地端環境)。Colab 的執行環境,Google 工程師已經幫你裝好了。你只要點擊 https://colab.research.google.com 就能用。比泡麵還簡單!但你也只能被動接受 Google 工程師幫你裝好的執行環境。畢竟「線上平台」彈性還是比「本地端平台」要小一點。
早期(TensorFlow 1.x 時期)要裝 TensorFlow,並開啟 GPU 圖形加速功能,只要開啟 Anaconda Prompt 命令列視窗,輸入下面這一行就可以了:
conda install tensorflow-gpu
但 TensorFlow 2.x 之後,Anaconda 並沒有把 conda 這個指令調整得很好。大家已經用到 TensorFlow 2.3 了,conda 安裝出來的最新版居然只到 TensorFlow 2.1。更慘的是,開啟 GPU 加速時,所需搭配的 cuDNN 函式庫與 CUDA Toolkit 版本,也跟 TensorFlow 2.1 這個版本衝得亂七八糟!總之,就是一堆同學裝不起來!機器空有獨立顯卡,但無法發揮 GPU 加速平行運算的能力!
有鑑於此,我今天早上就親自「試水溫」,想辦法找出這幾樣東西的排列組合,到底怎麼樣是對的:
Python版本 x nVidia驅動程式版本 x TensorFlow版本 x cuDNN 函式庫版本 x CUDA Toolkit版本
也順便找出最順暢的安裝流程,分享給大家。希望有需要的朋友能喜歡!
祝福大家都能釋放顯卡平行處理的威力,讓你跑神經網路時,硬是比別人快好幾倍!
有我說明不足的地方,歡迎在下方留言。不敢說一定有能力解決,但我會盡力的! :-)
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以及轉換至onnx格式與使用onnx進行推論
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