- 06 1月, 2017 1 次提交
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由 qiaolongfei 提交于
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- 05 1月, 2017 2 次提交
- 04 1月, 2017 1 次提交
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由 qiaolongfei 提交于
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- 03 1月, 2017 3 次提交
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由 qiaolongfei 提交于
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由 qiaolongfei 提交于
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由 qiaolongfei 提交于
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- 27 12月, 2016 1 次提交
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由 qiaolongfei 提交于
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- 25 12月, 2016 1 次提交
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由 qiaolongfei 提交于
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- 20 12月, 2016 3 次提交
- 16 12月, 2016 4 次提交
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由 wangyanfei01 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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由 Yu Yang 提交于
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- 15 12月, 2016 3 次提交
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由 Yu Yang 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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- 14 12月, 2016 2 次提交
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由 liaogang 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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- 12 12月, 2016 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
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- 09 12月, 2016 1 次提交
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由 Yi Wang 提交于
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- 05 12月, 2016 4 次提交
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由 Yu Yang 提交于
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由 Yu Yang 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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- 01 12月, 2016 1 次提交
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由 xuwei06 提交于
When the define_py_data_sources2 has both train_list and test_list, for job=test, the trainer will create both dataProvider_ and testDataProvider_. But dataProvider_ is not used. This causes SIGSEGV at finishAsync() because asyncLoader_ is not created. Change-Id: If579f715f80a70ebc795094792c3436bfa0f5746
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- 28 11月, 2016 1 次提交
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由 wangyanfei01 提交于
* always do test on all test data * do test at the end of each pass if test_period=0, otherwise do test if test_period batches passed
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- 22 11月, 2016 1 次提交
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由 Luo Tao 提交于
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- 17 11月, 2016 1 次提交
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由 Luo Tao 提交于
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- 13 11月, 2016 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
* Check all files by pre commit hooks
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- 12 11月, 2016 1 次提交
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由 qijun 提交于
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- 09 11月, 2016 4 次提交
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由 wangyanfei01 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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由 wangyanfei01 提交于
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- 03 11月, 2016 1 次提交
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- 02 11月, 2016 1 次提交
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由 qingqing01 提交于
* Add benchmark for PaddlePaddle, tensorflow and caffe * ConvProjection to reduce memory for goolenet * Add unit test for ConvProjection. 1. unit test in test_LayerGrad. 2. compare the ConvPorjection and CudnnConvLayer, also compare the concat_layer+img_conv_layer and concat_layer_conv_projection. * Reduce cudnn_conv memory and add benchmark document. 1. Use TmpMatrix as the workspace in cudnn_conv to reduce gpu memory. It reduce lots of memory. 2. Add benchmark document. 3. fix smallnet_mnist_cifar.py in paddle. * Add job=time and refine cudnn_conv to reduce gpu memroy and speed up * Refine cudnn_conv and shared biases operation in concat_layer and mixed_layer. * follow comments * follow comments * Use unique_ptr to prevent memory leaks in CudnnConvLayer.
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- 28 10月, 2016 1 次提交
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