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Kaggle竞赛数据，原始数据文件较大，故本数据集只选用了train.csv中的5万条样本作为模型训练集（train.csv.gzip），1万条样本作为模型测试集（test.csv.gzip）
2023/7/27 14:19:52
37.29MB
1
基于wifi指纹的室内定位，使用knn算法实现。
数据集来自六个ap的信号强度，最终的定位准确度可以达到接近于60%，具体的代码实现和算法说明以及系统的优缺点在论文中有详细阐述。
数据集来自六个ap的信号强度，最终的定位准确度可以达到接近于60%，具体的代码实现和算法说明以及系统的优缺点在论文中有详细阐述。
2023/7/27 12:39:14
3.33MB
1
LDA贝叶斯算法实现的电商行业商品评论与情感分析案例，数据集主要涉及‘美的’品牌的评论
2023/7/27 7:21:15
8.95MB
1
该数据集包含了1,600,000条从推特爬取的推文，可用于情感分析相关的训练。
该数据集包含两个数据文件：测试集（test）和训练集（training）数据文件没有包含heading，从左到右分别是：（1）推文标注（polarity）：0=负面，2=中立，4=正面（2）推文的id（3）时间：SatMay1623:58:44UTC2009（4）Query(lyx)，如果没有query，数值为NO_QUERY.（5）发推的用户：robotickilldozr（6）推文内容
该数据集包含两个数据文件：测试集（test）和训练集（training）数据文件没有包含heading，从左到右分别是：（1）推文标注（polarity）：0=负面，2=中立，4=正面（2）推文的id（3）时间：SatMay1623:58:44UTC2009（4）Query(lyx)，如果没有query，数值为NO_QUERY.（5）发推的用户：robotickilldozr（6）推文内容
2023/7/27 4:48:01
86.3MB
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包含了213幅（每幅图的分辨率：256像素×256像素）日本女性的脸相，每幅图像都有原始的表情定义。
共10个人，每个人有7种表情（中性脸、高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶、恐惧），每种表情各三张
共10个人，每个人有7种表情（中性脸、高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶、恐惧），每种表情各三张
2023/7/24 3:05:15
13.78MB
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Q769692Office-home数据集OfficeHomeDataset_10072016.part2.rar(2of2)https://ask.csdn.net/questions/769692http://hemanthdv.org/OfficeHome-Dataset/
2023/7/24 0:48:12
148.53MB
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GPR神经网络m文件用以处理处理数据集包括数据获取数据处理数据保存plot图绘制，计算0.95的置信区间，多次求解寻找平均曲线得到拟合的数据曲线代码有效完整
2023/7/23 23:33:27
2KB
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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