глубокое обучение на Matlab с видеокартами AMD

как запустить этот пример на моем компе? У меня нет графических карт Nvidia, поэтому я не могу использовать Cuda в Matlab.

Мне нужно сделать это с помощью Matlab, потому что половина моего кода написана в Matlab, а все переменные в формате Matlab.

На моем ПК установлена ​​графическая карта ATI Radeon HD 4530.

Я прочитал эту страницу, но все еще не могу понять, какой из них подходит.

Update1: я хочу обучить глубокую нейронную сеть для классификации изображений. Задача, аналогичная этому примеру.

Update2: когда я запускаю код, упомянутый в Update1, он выдает следующую ошибку:

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.

matlab deep-learning ati
person Woeitg    schedule 16.05.2016    source источник
comment
Я уверен, что это можно сделать, но я не понимаю, что вы хотите сделать. Какую библиотеку вы планируете использовать? Поддерживает ли он OpenCL? Вам нужно ускорение графического процессора? Будет ли запуск его на ЦП только альтернативой?   -  person Daniel    schedule 17.05.2016
comment
Я хочу обучить глубокую нейронную сеть для классификации изображений. Задача, аналогичная этому примеру: it.mathworks.com/help/nnet/examples/   -  person Woeitg    schedule 17.05.2016
comment
Я не имею в виду какую-то конкретную библиотеку, мне просто нравится запускать ее в Matlab. Мне не нужно ускорение графического процессора (но может быть хорошо, если оно работает :-))   -  person Woeitg    schedule 17.05.2016
comment
Я изменил ссылку на другой пример Matlab, который более подходит   -  person Woeitg    schedule 17.05.2016
comment
Как и было предложено, я задал вопрос о запуске кода отдельно: on-cpu-instead-of-gpu" title="как заставить Matlab запускать код глубокого обучения на процессоре вместо GPU"> stackoverflow.com/questions/37310280/   -  person Woeitg    schedule 19.05.2016
comment
MATLAB поддерживает только графические процессоры NVIDIA. Единственным другим вариантом было бы написать код графического процессора самостоятельно и скомпилировать с помощью MEX, но все, что делает MATLAB (gpuArray), будет работать только с NVIDIA.   -  person Ander Biguri    schedule 05.10.2016

Ответы (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Да, ты можешь. Вам нужно будет создать DLL и использовать OpenCL. Посмотрите на S-функции и Mex.

Ознакомьтесь с документацией.

Существуют сторонние инструменты, которые вы можете использовать. Я лично никогда не пробовал.

Возможный инструмент

person Makketronix    schedule 16.05.2016
comment
Почему S-функции? Насколько я понимаю, Simulink тут не при чем. - person Daniel; 17.05.2016
comment
Посмотрите на функции mex тогда :) - person Makketronix; 17.05.2016
comment
Спасибо за ответ. Я не знаю, сколько усилий нужно, чтобы применить ваше решение. Я ищу простое в исполнении и понятное решение (то же обсуждение, что и у вас на вашем веб-сайте. Я попытался задать свой вопрос по-другому (см. update2 внутри моего вопроса): как вы запускаете пример Matlab с помощью вашего метода? - person Woeitg; 17.05.2016
comment
Ах я вижу. Я не думаю, что Mathworks поддерживает OpenCL на данный момент. Они перечисляют NVIDIA GPU в качестве аппаратных требований. Я обновлю свой ответ до возможного стороннего инструмента. - person Makketronix; 17.05.2016

arrow_upward
0
arrow_downward

MatConvNet -> Работает как на CPU, так и на GPU.

MatConvNet — это набор инструментов MATLAB, реализующий сверточные нейронные сети (CNN) для приложений компьютерного зрения. Он прост, эффективен и может запускать и изучать современные CNN. Доступно множество предварительно обученных CNN для классификации изображений, сегментации, распознавания лиц и обнаружения текста.

Другой вариант: Caffe в целом и Вариант caffe для Openmp, в частности, поддерживает Matlab и работает как на CPU, так и на GPU.

person Woeitg    schedule 18.05.2016