ディープラーニングエンジニアの生存ガイド
オンラインを読む：https：//dl.ypw.io
オンラインを読む：https：//ypwss.github.io/dl-engineer-guidebook/
プロジェクトアドレス：https：//github.com/ypwhs/dl-engineer-guidebook
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この本は、深い学習エンジニアが必要とするすべてのものを教えてくれます。
- 深い学習ワークステーションを構成する方法は？
- CPU
- マザーボード
- グラフィックカード
- ハードディスク
- メモリ
- 電源
- ネットワークカード
- シャーシ
- モニター
- キーボードとマウス
- 地元の機器
- Windows、Linux、またはMacOS？
- MAC比較
- 他の
- タッチパッド
- メカニカルキーボード
- iPad Pro
- ルーター
- Nas
- モバイルハードドライブ
- USBドライブ
- MacOSソフトウェア
- ターミナル
- エディタ
- ブラウザ
- ソフトウェアを開発します
- 実用的なツール
- 仮想マシン
- macos環境
- ホームブリュー
- ああ私のzsh
- 必須ソフトウェア
- ターミナル
- エディタ
- ブラウザ
- ソフトウェアを開発します
- 実用的なツール
- 毎日のアプリケーション
- 必要なコマンド
- Python環境
- Ubuntuのインストール手順
- ubuntuをインストールします
- SSHを構成します
- SudoパスワードなしでAPTソースを構成する（推奨）
- Oh My ZSHと一般的に使用されるコマンドをインストールします（推奨）
- NVIDIAドライバー、CUDA、CUDNNをインストールします（2つのインストール方法に分かれています：APTと実行）
- AnacondaおよびPythonライブラリをインストールします
- Ubuntu環境
- cuda
- cudnn
- Tensorflow
- Pytorch
- 必要なコマンド
- カール
- TMUXはITERM2と組み合わせて使用されます
- 画面背景実行コマンド
- 一般的なLinuxコマンド
- ファイル表示
- ファイルの読み取りと書き込み
- パッケージング圧縮
- 許可管理
- プロセス管理
- ディスク管理
- システム管理
- システム監視
- ネットワーク通信
- CV学習リソース
- 一般的に使用されるCVデータセット
- データセットの使用方法
- mnist
- cifar
- Imagenet
- Voc
- ココ
- セレバ
- Imagenetでうまく機能するクラシックモデル
- テンソルボードの使用方法
- インストール
- 使用
- ファイルオブジェクト（ライター）を作成する
- テンソルボードサービスを開きます
- モデル構造を視覚化します
- レコードスカラー
- 複数のスカラーを記録します
- 画像を録音する
- 完全なコード
- 要約します
- オフラインのPython環境
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