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
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基于MediaPipe的v0.8.2的代码的gpu手跟踪Demo。
引用了我自己编译打包的aar。
aar为9.3M,包含arm64和v7a的so注意：我在索尼手机上测试，发现启动会黑屏，但点击home键后返回就好了。
引用了我自己编译打包的aar。
aar为9.3M,包含arm64和v7a的so注意：我在索尼手机上测试，发现启动会黑屏，但点击home键后返回就好了。
2023/7/27 6:45:10
28.17MB
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windows环境下C++开发GPU和opengl所需库文件glut64.libglut32.libglut64.dllglut32.dllwindows732位系统和64位系统测试可以使用。
用户自己下载集成到自己的开发环境中
用户自己下载集成到自己的开发环境中
2023/7/11 9:15:04
214KB
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Windows7系统下安装好NvidiaCUDAtoolkit7.5,MicrosoftVisualStudio2010运行fft加速，CPU与GPU的运行时间，适合于初学者的工程(可参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4dd787e40101fery.html，本人也是从该博文作者处得到此工程，故与大家共享)
2023/7/8 17:11:31
34.69MB
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tensorflow_gpu-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl，适合python3.7的tensorflow-gpu，配合cudacudnn使用。
2023/7/2 9:39:41
239.74MB
1
tensorflow_gpu-1.9.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl用于pip安装的whl文件
2023/6/29 18:32:34
218.98MB
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cuda9.0ubuntu16.04百度云盘连接基于gpu开发平台需要的（如果链接失效了，请给我留言。
我给你们补上。
）
我给你们补上。
）
2023/6/8 10:08:31
64B
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对现有的GPU体位移流水线结构进行了深入地分析，为消除流水线速度变化，采用自适应数据划分剔除算法对体数据进行子划分，剔除除实验结果表明加速算法能有效提高流水线实际吞吐率，与原始算法分类，加速算法节省了40％〜60％的投放时间。
2023/6/7 18:36:11
917KB
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tensorflow_GPUpy3.6whl文件pipinstalltensorflow_gpu即可安装文件
2023/6/2 21:45:49
350.11MB
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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
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