gpu-mining-on-ubuntu16

前言 caffe-ssd所有的训练时的参数，全部由ssd_pascal.py来定义，之后再去调用相关的脚本和函数，所以想要训练自己的数据，首先要明白ssd_pascal.py各个定义参数的大体意思。 ssd_pascal.py源码解读 from __future__ import print_function import caffe from caffe.model_libs import *

目录 1.宿主机环境  2.安装docker 3.安装nvidia-docker(如果想要在docker容器中调用nvidia驱动必须要安装) 4.拉取镜像 4.1验证下-gpus选项 4.2运行利用GPU的Ubuntu容器 4.3写一个拉取镜像的脚本如下： 4.4运行脚本 5、安装CUDA 5.1CUDA推荐下载.run可以根据提示安装 5.2安装完成后，设置环境变量 6.cudnn的安装 6.

虽然很早就听说XGBoost： Chen, Tianqi, and Carlos Guestrin. "Xgboost: A scalable tree boosting system." In Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining, pp

一、caffe环境搭建 环境搭建过程网上有很多教程，可能要踩些坑吧，正常，这里不多赘述，主要是我当时也没做记录，实在难以复现那个过程了。 caffe用的weiliu89，先克隆下来，然后再把ssd分支checkout，代码如下： git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd 然后是修改caffe

Angel Mining. 流れる情報の海から自分の嗜好に合ったものを掘り出すためのツール。 Tweet,Toot,ニュースや画像、気づかなければ一瞬で流れてしまう情報を捕まえる。 これが目的です。私にとっては天使を捕まえるような物、になればいいと思っています。 まだまだ作り出して間もないですが、時間をかけて良いものにしていきます。 Now Preview LOGIN DEMO TOP STREA

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