2013-03-31 51 views

回答

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你可以试试skaae/DeepLearnToolbox。这是一个来自rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox的分支,并为GPU增加了一些功能。它仍在开发中,因此如果它按预期工作就会回复。

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也许这是我的不好,但我看不到和GPU利用率至少在自述文件解释 – erogol

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skaae和rasmusbergpalm具有相同的自述文件,它并没有说明GPU的利用率。 GPU文件位于NN文件夹中https://github.com/skaae/DeepLearnToolbox/tree/master/NN和SAE文件夹https://github.com/skaae/DeepLearnToolbox/tree/master/SAE – user568109

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我还没有尝试过在前面的答案中提到的两种解决方案。但我可以证明matconvnet是一流的。它具有CPU和GPU实现。它已经过测试,可以在linux,mac和windows上的gpu上编译和运行。它的代码非常易读,并且支持对网络拓扑的任意更改。除此之外,代码还包含了大量用于对已知数据集(MNIST,imagenet)进行培训解决方案的示例,并提供了一些与caffe的实现一致的数学精确度的预训练网络。顺便说一下,我不以任何方式隶属于matconvnet的创作者。只是一个粉丝:-)

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