培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都
2023/7/28 19:18:56
437KB
1
表情识别系统；
所用平台windows10+Anaconda4.2.0(自带python3.5)-tensorflow1.2.1(cpu)-keras2.1.3+opencv-python3.4.0;所用网络，卷积神经网络包含了搭建网络的代码；
由于文件大于240M，就上传到了自己的网盘中；
此次作品为中国大学生计算机设计大赛作品，点击作品文件夹中的GUI1.EXE就可观看作品效果（电脑必须为64位）；
源代码在素材源码文件夹中；
请下载链接文件，去网盘中下载
所用平台windows10+Anaconda4.2.0(自带python3.5)-tensorflow1.2.1(cpu)-keras2.1.3+opencv-python3.4.0;所用网络，卷积神经网络包含了搭建网络的代码；
由于文件大于240M，就上传到了自己的网盘中；
此次作品为中国大学生计算机设计大赛作品，点击作品文件夹中的GUI1.EXE就可观看作品效果（电脑必须为64位）；
源代码在素材源码文件夹中；
请下载链接文件，去网盘中下载
2023/7/27 6:28:22
64B
1
通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码，训练和测试代码完整，下载之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux下，需要把代码中的路径修改为本机实际路径
2023/7/22 14:27:37
20.88MB
1
原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上，为了方便大家保存阅读，我将其整理成了pdf文档，希望大家多多交流。
目录一、概述 2二、背景 5三、人脑视觉机理 8四、关于特征 104.1、特征表示的粒度 104.2、初级（浅层）特征表示 114.3、结构性特征表示 144.4、需要有多少个特征？ 16五、DeepLearning的基本思想 17六、浅层学习（ShallowLearning）和深度学习（DeepLearning） 18七、Deeplearning与NeuralNetwork 20八、Deeplearning训练过程 218.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 218.2、deeplearning训练过程 22九、DeepLearning的常用模型或者方法 239.1、AutoEncoder自动编码器 239.2、SparseCoding稀疏编码 289.3、RestrictedBoltzmannMachine(RBM)限制波尔兹曼机 319.4、DeepBeliefNetworks深信度网络 359.5、ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络 38十、总结与展望 50十一、参考文献和DeepLearning学习资源（持续更新……） 51
目录一、概述 2二、背景 5三、人脑视觉机理 8四、关于特征 104.1、特征表示的粒度 104.2、初级（浅层）特征表示 114.3、结构性特征表示 144.4、需要有多少个特征？ 16五、DeepLearning的基本思想 17六、浅层学习（ShallowLearning）和深度学习（DeepLearning） 18七、Deeplearning与NeuralNetwork 20八、Deeplearning训练过程 218.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 218.2、deeplearning训练过程 22九、DeepLearning的常用模型或者方法 239.1、AutoEncoder自动编码器 239.2、SparseCoding稀疏编码 289.3、RestrictedBoltzmannMachine(RBM)限制波尔兹曼机 319.4、DeepBeliefNetworks深信度网络 359.5、ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络 38十、总结与展望 50十一、参考文献和DeepLearning学习资源（持续更新……） 51
2023/6/14 18:12:34
1.95MB
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基于卷积神经网络的中层图像表述的迁移学习LearningandTransferringMid-LevelImageRepresentationsusingConvolutionalNeuralNetworks初次翻译，请多指教
2023/6/13 4:26:49
1.62MB
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手写数字识别MNIST数据集，内含t10k-images-idx3-ubyte.gz等四个压缩文件以及卷积神经网络识别代码。
2023/6/5 4:03:24
11.07MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB