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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今天小编就为大家分享一篇Pytorch计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
一起跟随小编过来看看吧
一起跟随小编过来看看吧
2023/7/24 0:10:01
38KB
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BoTNet用于人脸识别的Pytorch版本。
可参考：https://blog.csdn.net/Bixiwen_liu/article/details/113951973?spm=1001.2014.3001.5501
可参考：https://blog.csdn.net/Bixiwen_liu/article/details/113951973?spm=1001.2014.3001.5501
2023/7/13 8:10:14
2KB
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KeyFeaturesLearnPyTorchforimplementingcutting-edgedeeplearningalgorithms.Trainyourneuralnetworksforhigherspeedandflexibilityandlearnhowtoimplementtheminvariousscenarios;CovervariousadvancedneuralnetworkarchitecturesuchasResNet,Inception,DenseNetandmorewithpracticalexamples;
2023/5/5 22:23:46
7.2MB
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此收缩包搜罗对于IEEE论文AOD-Net的原始英文paper文档、pytorch代码实现，以及总体制作的PPT阐发对于此论文的详尽实现思绪以及Torch编写思绪，分享给巨匠！
2023/5/2 22:37:01
18.99MB
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资源搜罗部份YOLOV3模子，模子熬炼的步骤的相关阐发都在资源傍边。
框架付与的pytorch,信号灯数据集付与的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源能够在我宣告的其余资源里找到，数据集的数目庞大，品质优异，残缺能够胜任模子的熬炼责任。
模子文件经由自己亲自调解以及测试，确凿实用。
熬炼进程中碰着的下场以及处置方式都写在了资源里的阐发中，最终熬炼实现的权重文件也一并打包上传，有任何下场能够留言。
框架付与的pytorch,信号灯数据集付与的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源能够在我宣告的其余资源里找到，数据集的数目庞大，品质优异，残缺能够胜任模子的熬炼责任。
模子文件经由自己亲自调解以及测试，确凿实用。
熬炼进程中碰着的下场以及处置方式都写在了资源里的阐发中，最终熬炼实现的权重文件也一并打包上传，有任何下场能够留言。
2023/4/27 7:30:45
444.75MB
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教程以实际使用、工程开拓为目的，并重介绍模子熬炼进程中碰着的实际下场以及方式。
如上图所示，在机械学习模子开拓中，首要波及三大部份，分别是数据、模子以及损失函数及优化器。
本文也顺秩序的按次介绍数据、模子以及损失函数及优化器，从而给巨匠带来明晰的机械学习结构。
如上图所示，在机械学习模子开拓中，首要波及三大部份，分别是数据、模子以及损失函数及优化器。
本文也顺秩序的按次介绍数据、模子以及损失函数及优化器，从而给巨匠带来明晰的机械学习结构。
2023/4/16 5:43:46
8.88MB
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这是基于Pytorch的图片作风迁移教程源码，对于其举行了逐句比力剖析以便于知道。
大概请搜查博文：【Pytorch代码】神经作风迁移Pytorch教程代码逐句剖析
大概请搜查博文：【Pytorch代码】神经作风迁移Pytorch教程代码逐句剖析
2023/4/3 3:07:01
6.12MB
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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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