Я хочу извлечь функции из изображений в наборе данных MS COCO с помощью настраиваемой сети VGG-19.Извлечение функций из VGG
Однако, это занимает около 6 ~ 7 секунд на изображение, примерно 2 часа на 1k изображений. (еще больше для других моделей с точной настройкой)
Имеются 120 тыс. изображений в массиве данных MS COCO, поэтому потребуется не менее 10 дней.
Есть ли способ ускорить процесс извлечения функции?
Ну, это не просто команда. Сначала вы должны проверить, достаточно ли ваш GPU, чтобы бороться с глубокими CNN. Знание вашей модели графического процессора может ответить на этот вопрос.
Во-вторых, вы должны скомпилировать и построить Caffe framework с CUDA и GPU-совместимым (CPU_Only disabled) в файле Makefile.config (или CMakeLists.txt).
Передача всех необходимых действий (установка драйвера Nvidia, установка CUDA и т. Д.), Вы можете создавать кофе для использования в GPU. Затем, передав GPU_Device_ID в вашей командной строке, вы можете воспользоваться скоростью, предоставляемой ими.
this ссылка на здание Caffe using GPU.
Надеется, что это помогает
большое спасибо! Не могли бы вы также сообщить мне, как найти GPU_Device_ID и как вставить его в командной строке? (which -option и т. д.) – ytrewq
@ytrewq Это зависит от того, сколько у вас графических процессоров на вашем компьютере. Если только один графический процессор, его идентификатор равен 0. для функции extract.bin вы просто поместите «GPU 0» в конце своей команды. Однако ознакомьтесь с документацией на веб-странице Caffe. Я думаю, что «-gpu 0» также действителен. Пожалуйста, проверьте это. – Saeed
еще раз спасибо! Я не уверен, что я должен задать это как еще один вопрос, но является ли многоядерная обработка также исполняемой командой? – ytrewq
Этого примеру IPython ноутбук объясняет шаги, чтобы извлечь особенности из любой модели Caffe очень хорошо: https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb
В pycaffe, вы можете установить режим графического процессора, просто используя caffe.set_mode_gpu() ,
Вы используете GPU? – Shai
Используя CPU_Only и многоядерную обработку, индивидуальное изображение займет 0,7 ~ 1,2 (предварительная выборка может привести к более быстрому процессу) в среднем в среднем. Невозможно сократить время вычислений, так как это место, где графические процессоры выполняют свою собственную судьбу. – Saeed
@Shai Я не уверен, как включить gpu для извлечения функции, поскольку это делается командой: ./build/tools/extract_features.bin caffemodel-file prototxt-file fc7 dest_dir #batch lmdb Есть ли способ включить gpu по команде? – ytrewq