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Parallel-Convolutional-Networks:具有并行计算的深度卷积神经网络的C ++库(openMP,CUD...
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具有并行计算的卷积神经网络的C ++库(openMP,CUDA,MPI) 用法: g ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet ./lenet 这是模型的多线程版本(具有数据并行性),您可以使用以下方法更改线程数: 导出OMP_NUM_THREADS = 4 要使用MPI版本的代码,您需要使用mpic ++进行编译: mpic ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet 您可以在多节点系统上运行它! 创建自己的网络 您可以通过派生Model类并使用addLayer()方法按顺序添加所有图层来创建自己的深度神经网络类。 您还可以通过扩展ActivationLayer来引入自己的激活层。 您可以通过扩展LossFunction类来创建自定义Loss函数。 工作正在进行中 使用以下方法进
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Parallel-Convolutional-Networks-master.zip (27个子文件)
Parallel-Convolutional-Networks-master
Sequential_CNN
sigmoid_layer.h 390B
softmax_cross_entropy.h 1KB
momentum_optimizer.h 613B
pool_layer.h 3KB
relu_layer.h 371B
optimizer.h 323B
tensor.h 4KB
activation_layer.h 2KB
debug_file.cpp 5KB
conv_layer.h 7KB
adagrad_optimizer.h 465B
loss_function.h 698B
sgd_optimizer.h 414B
fc_layer.h 4KB
layer.h 800B
model.h 4KB
model_mpi.h 4KB
gradient.h 539B
.gitignore 12B
README.md 959B
parameters_that_worked 741B
lenet_mpi.cpp 7KB
lenet.cpp 7KB
Datasets
train-images.idx3-ubyte 44.86MB
t10k-images.idx3-ubyte 7.48MB
t10k-labels.idx1-ubyte 10KB
train-labels.idx1-ubyte 59KB
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