딥 러닝 엔지니어의 생존 가이드
온라인 읽기 : https://dl.ypw.io
온라인 읽기 : https://ypwhs.github.io/dl-engineer-guidebook/
프로젝트 주소 : https://github.com/ypwhs/dl-engineer-guidebook
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이 책은 딥 러닝 엔지니어에게 필요한 모든 것을 알려줄 것입니다.
- 딥 러닝 워크 스테이션을 구성하는 방법은 무엇입니까?
- CPU
- 마더 보드
- 그래픽 카드
- 하드 디스크
- 메모리
- 전원 공급 장치
- 네트워크 카드
- 차대
- 감시 장치
- 키보드 및 마우스
- 현지 장비
- Windows, Linux 또는 MacOS?
- Mac 비교
- 다른
- 터치 패드
- 기계식 키보드
- iPad Pro
- 라우터
- NAS
- 모바일 하드 드라이브
- USB 드라이브
- MACOS 소프트웨어
- 단말기
- 편집자
- 브라우저
- 소프트웨어 개발
- 실용적인 도구
- 가상 머신
- MACOS 환경
- 홈브류
- 오 마이 Zsh
- 필수 소프트웨어
- 단말기
- 편집자
- 브라우저
- 소프트웨어 개발
- 실용적인 도구
- 매일 응용 프로그램
- 필요한 명령
- 파이썬 환경
- 우분투 설치 단계
- 우분투를 설치하십시오
- ssh를 구성하십시오
- Sudo 비밀번호 무료 및 APT 소스 구성 (권장)
- OH MY ZSH 및 일반적으로 사용되는 명령을 설치하십시오 (권장)
- NVIDIA 드라이버, CUDA 및 CUDNN 설치 (두 가지 설치 방법으로 나뉘어져 있습니다 : APT and RUN)
- Anaconda 및 Python 라이브러리를 설치하십시오
- 우분투 환경
- 쿠다
- CUDNN
- 텐서 플로
- Pytorch
- 필요한 명령
- 컬
- TMUX는 ITERM2와 함께 사용됩니다
- 화면 배경 실행 명령
- 일반적인 Linux 명령
- 파일보기
- 파일을 읽고 쓰십시오
- 포장 압축
- 권한 관리
- 프로세스 관리
- 디스크 관리
- 시스템 관리
- 시스템 모니터링
- 네트워크 통신
- CV 학습 리소스
- 일반적으로 사용되는 CV 데이터 세트
- 데이터 세트 사용 방법
- mnist
- cifar
- imagenet
- voc
- 머리
- Celeba
- Imagenet에서 잘 수행되는 클래식 모델
- 미리 훈련 된 모델을 사용하는 방법
- 모델 용지
- 텐서 보드 사용 방법
- 설치하다
- 사용
- 파일 개체 만들기 (Writer)
- 열린 텐서 보드 서비스
- 모델 구조를 시각화하십시오
- 기록 스칼라
- 여러 스칼라를 기록하십시오
- 기록 이미지 (이미지)
- 완전한 코드
- 요약
- 오프라인 파이썬 환경
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