我可以在笔记本电脑中使用intel hd图形实现深度学习模型

Question

我目前正在为我的硕士学位做深度学习项目.我想安装keras库,所以当我开始安装Theano和tensorflow时,我看到我必须安装CUDA.但我的笔记本电脑配有英特尔高清显卡.所以我的问题是,无论如何我都会安装它们.谢谢

Answer 1

编辑:截至目前,您可以直接使用基于OpenCL的clDNN(https://github.com/01org/clDNN)而不是使用OpenVX,以便在英特尔图形上执行深度学习推理.您必须在像Nvidia或AMD这样强大的GPU上进行培训,并使用预先训练的模型并在clDNN中使用它.

您可以开始使用英特尔的计算机视觉SDK(https://software.intel.com/en-us/computer-vision-sdk),以便使用OpenCV或OpenVX编写深度学习应用程序.

OpenVX(https://www.khronos.org/openvx/)编程模型允许您使用以下SPEC编写简单的神经网络管道(https://www.khronos.org/registry/OpenVX/extensions/neural_network/html/)

或者,您可以使用将Caffe/TensorFlow模型转换为OpenVX的模型优化器,并且可以加速英特尔集成高清显卡上的OpenVX神经网络图.

希望能帮助到你.

Answer 2

您可以在不安装cuda的情况下安装和使用keras，但无法通过Intel HD图形加速gpu。

如果您将Theano用作keras的后端，请首先安装Theano：

# for python2
pip install theano
# for python3
pip3 install theano

然后像这样设置〜/ .theanorc文件：

[global]
floatX = float32
device = cpu
allow_gc = True

[blas]
ldflags = -lopenblas

如果您将TensorFlow用作keras的后端，则只需安装CPU版本的TensorFlow。

# for python2.7
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# for python3.4
pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# for python3.5
pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

然后安装keras：

# for python2
pip install keras
# for python3
pip3 install keras