Ubuntu 16.04下为TITAN 1080 显卡安装驱动(Cuda&CudNN)及Gpu版TensorFlow

近来入坑了TITAN 1080显卡,在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单,踩了许多坑之后写下此篇为记录。下载Cuda按装官方教程,我们可以应该安装Cuda8.0和Cudnn V5.1,在此下载CUDA 8.0 Downloads | NVIDIA Developer在这里最好选runfile local,因为选deb的话会遇到apt get的源损坏问题。降级gcc和g++由于Cuda不支持新版本的gcc和g++,所以如果建议先降级到4版本,方法见ubuntu 中 gcc/g++版本降级安装显卡驱动sudo apt-get install nvidia-367安装Cuda关闭你的图形界面sudo service lightdm stop此时电脑应该会黑屏,CTRL + ALT + F1进入命令行,登录,cd 到你存放下载的目录,执行sudo bash cuda_8.0.44_linux.run然后你会看到如Do you accept the previously…

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TensorFlow on a GTX 1080

Ubuntu 16.03 安装 CUDA、NVIDIA驱动,CUDNN及GPU版TensorFlow。GPU 支持的TensorFlow让算力大幅提升,但是安装好一切支持却不那么容易!其实主要是三个东西:Nvidia 驱动:显卡驱动CUDA Toolkit CUDA工具箱CUDNN:CUDA Deep Neural Network library 神经网络库函数依赖12345678910111213$ sudo apt-get update$ sudo apt-get install freeglut3-dev g++-4.9 gcc-4.9 libglu1-mesa-dev libx11-dev libxi-dev libxmu-dev nvidia-modprobe python-dev python-pip python-virtualenv安装Nvidia驱动1234$…

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理解triplet loss

理解triplet loss,与给出TensorFlow和numpy两种形式的example code。 Triplet Loss 是当前应用的很广泛的一种损失函数,在人脸识别和聚类领域,这是一种很自然的映射与计算损失的方式,比如FaceNet里,通过构建一种embedding 方式,将人脸图像直接映射到欧式空间,而优化这种embedding的方法可以概括为,构建许多组三元组(Anchor,Positive,Negative),其中Anchor与Positive同label,Anchor与Negative不同label(在人脸识别里面,就是Anchor与Positive是同一个个体,而与Negative是不同个体),通过学习优化这个embedding,使得欧式空间内的Anchor与Positive 的距离比与Negative的距离要近。公式表示用公式表示就是,我们希望:$$leftlVert f(x^a_i) - f(x^p_i) rightrVert ^2_2 +alpha lt leftlVert f(x^a_i) - f(x^n_i) rightrVert ^2_2 , forall (f(x^a_i) , f(x^p_i) , f(x^n_i)) in mathscr…

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