基于Julia云平台的交互式深度学习模式

摘要：

为降低深度学习程序的开发难度,提出了一种基于Julia云平台的交互式深度学习模式.主要工作包括:(1)设计一套深度学习原语:用Julia实现原语,为Julia程序员提供调用接口,构建交互分析系统;(2)提供GPU/CPU实现接口,由云端系统根据用户情形自动优选;(3)实现基于深度学习的图像交互分析案例,验证原语体系的完备性和Julia云平台的交互支持能力.实验结果表明,GPU的运行时间比CPU快近30倍.Julia程序员只需通过调用原语,设置相关参数,就可以使用并行化的算法.本文今后将更加注重原语的提取与开发，满足用户使用深度学习的多种要求，让用户使用模型时更加方便灵活。同时，也将充分利用Julia支持并行化的特点，在诸如图像预处理过程中，采用并行化的策略，提高效率与程序运行速度。

关键词： Julia云平台 交互式深度学习模式 原语提取 运行效率

作者: 唐舸轩 党云龙 张常有 周艺华

作者单位: 北京工业大学 计算机科学与技术学院,北京,100124;中国科学院软件所 并行软件与计算科学实验室,北京 100190 石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,石家庄 河北,050043 中国科学院软件所 并行软件与计算科学实验室,北京 100190 北京工业大学 计算机科学与技术学院,北京,100124

会议类型: 国内会议

会议名称: 第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 48-53

在线出版日期: 2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）