阿巫兮兮
阿巫兮兮

整理笔记

1.用caffe来测试两个GPU

  • caffe的搭建
    环境：Ubuntu 16.04 LTS + 显卡驱动 + CUDA8.0（加速GPU） + cuDNN5.1（加速神经网络计算）+ caffe依赖 + caffe
    数据：mnist
    网络：LeNet
    参考链接：Caffe简明教程0：文章列表
  • NCCL库
    参考链接：caffe缺少NCCL库导致不能多GPU训练问题
  • 记录训练时间
    因为要对比一个 GPU和两个GPU训练时间，所以记录日志以便计算时间。
    参考链接：Caffe - 训练日志 log 可视化分析
  • 一个可以可视化网络结构的网站
    参考链接：网络结构可视化

结论：也许是mnist数据太小，以及LeNet网络太小，两个GPU用时（20s）竟然比单个GPU用时（15s,12s）多。

下一步换一个大一点的网络试一试。

2. 用RefineDet测试

  • 环境搭建
    参考链接：配置RefineDet详细步骤及填坑笔记

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