Deep-Learning auf Matlab mit AMD Grafikkarten

Wie kann ich this example in meinem PC laufen? Ich habe keine Nvidia-Grafikkarten, daher kann ich Cuda nicht in Matlab verwenden.Deep-Learning auf Matlab mit AMD Grafikkarten

Ich muss es mit Matlab tun, weil die Hälfte meines Codes in Matlab geschrieben wird und alle Variablen im Matlab-Format sind.

Mein PC hat ATI Radeon HD 4530 Grafikkarte.

Ich lese this page, aber es ist immer noch verwirrend zu verstehen, welcher geeignet ist.

Update1: Ich möchte ein tiefes neuronales Netzwerk für die Bildklassifizierung trainieren. Eine ähnliche Aufgabe wie this example.

Update2: Wenn ich den Code erwähnt in Update1 laufen, gibt es mir folgende Fehlermeldung:

There is a problem with the CUDA driver or with this GPU device. Be sure that you have a supported GPU and that the 
latest driver is installed. 

Error in nnet.internal.cnn.SeriesNetwork/activations (line 48) 
      output = gpuArray(data); 

Error in SeriesNetwork/activations (line 269) 
       YChannelFormat = predictNetwork.activations(X, layerID); 

Error in DeepLearningImageClassificationExample (line 262) 
trainingFeatures = activations(convnet, trainingSet, featureLayer, ... 

Caused by: 
    The CUDA driver could not be loaded. The library name used was 'nvcuda.dll'. The error was: 
    The specified module could not be found.

Quelle

2016-05-16 Woeitg

Ich bin sicher, dass es getan werden kann, aber ich verstehe nicht, was Sie tun mögen. Welche Bibliothek möchten Sie verwenden? Unterstützt es Open CL? Benötigen Sie eine GPU-Beschleunigung? Würde es auf der CPU nur eine Alternative sein? – Daniel

Ich möchte ein tiefes neuronales Netzwerk zur Bildklassifizierung trainieren. Eine ähnliche Aufgabe wie dieses Beispiel: http://it.mathworks.com/help/nnet/examples/training-a-deep-neural-network-for-digit-classification.html?searchHighlight=deep%20learning – Woeitg

I don ' Ich habe eine bestimmte Bibliothek im Hinterkopf, ich möchte sie einfach in Matlab laufen lassen. Ich brauche keine GPU-Beschleunigung (aber kann gut sein, wenn es funktioniert :-)) – Woeitg

MatConvNet -> Work both on CPU and GPU.

MatConvNet ist eine MATLAB-Toolbox, die Convolutional Neural Networks (CNNs) für Computer Vision-Anwendungen implementiert. Es ist einfach, effizient und kann CNNs auf dem neuesten Stand der Technik ausführen und erlernen. Viele vortrainierte CNNs für Bildklassifizierung, Segmentierung, Gesichtserkennung und Texterkennung sind verfügbar.

Eine weitere Option: Caffe im Allgemeinen und Openmp variant of caffe insbesondere Unterstützung Matlab und arbeitet sowohl auf CPU und GPU

Quelle

2016-05-18 11:04:09 Woeitg

Ja, Sie können. Sie müssen DLLs erstellen und OpenCL verwenden. Schau in S-Funktionen und Mex.

prüfen the documentation

Es gibt Tools von Drittanbietern, die Sie in der Lage sein können, zu verwenden. Ich persönlich habe es noch nie ausprobiert.

Possible Tool

Quelle

2016-05-16 21:37:07 Makketronix

Warum S-Funktionen? Soweit ich verstehe, ist hier kein Simulink beteiligt. – Daniel

Schauen Sie in mex Funktionen dann :) – Makketronix

danke für die Antwort. Ich weiß nicht, wie viel Aufwand es erfordert, um Ihre Lösung anzuwenden. Ich suche nach einer leicht durchführbaren und verständlichen Lösung (dieselbe Diskussion, die Sie [auf Ihrer Website] haben (http://www.makketronix.com/sites/default/files/inline-images/UnitSquare_1.png). Ich habe versucht Stellen Sie meine Frage auf andere Weise (beziehen Sie sich auf update2 innerhalb meiner Frage): Wie Sie Matlab Beispiel mit Ihrer Methode ausführen? – Woeitg

Deep-Learning auf Matlab mit AMD Grafikkarten

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