Guia para a sobrevivência de engenheiros de aprendizagem profunda
Leia online: https://dl.ypw.io
Leia online: https://ypwhs.github.io/dl-engineer-guidebook/
Endereço do projeto: https://github.com/ypwhs/dl-engineer-guidebook
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Este livro lhe dirá tudo o que um engenheiro de aprendizado profundo precisa:
- Como configurar uma estação de trabalho de aprendizado profundo?
- CPU
- Placa -mãe
- Placa gráfica
- Harddisk
- Memória
- fonte de energia
- Cartão de rede
- Chassis
- monitor
- Teclado e mouse
- Equipamento local
- Windows, Linux ou MacOS?
- Comparação de Mac
- outro
- Touchpad
- Teclado mecânico
- iPad Pro
- roteador
- Nas
- Disco rígido móvel
- Unidade USB
- software macOS
- terminal
- Editor
- Navegador
- Desenvolver software
- Ferramentas práticas
- Máquina virtual
- Ambiente MacOS
- Homebrew
- Oh meu zsh
- Software essencial
- terminal
- Editor
- Navegador
- Desenvolver software
- Ferramentas práticas
- Aplicações diárias
- Comandos necessários
- Ambiente Python
- Anaconda
- Biblioteca Python
- Etapas de instalação do Ubuntu
- Instale o Ubuntu
- Configure SSH
- Configure a fonte de senha e APT (recomendada)
- Instale oh meu zsh e comandos comumente usados (recomendado)
- Instale o NVIDIA Driver, Cuda e Cudnn (dividido em dois métodos de instalação: APT e RUN)
- Instale as bibliotecas Anaconda e Python
- Ambiente Ubuntu
- CUDA
- cudnn
- Tensorflow
- Pytorch
- Comandos necessários
- Curl
- O TMUX é usado em conjunto com o ITERM2
- Screen Background Run Comando
- Comandos Linux comuns
- Visualização de arquivos
- Leia e escreva arquivos
- Compactação de embalagem
- Gerenciamento de permissão
- Gerenciamento de processos
- Gerenciamento de disco
- Gerenciamento do sistema
- Monitoramento do sistema
- Comunicação de rede
- Recursos de aprendizado do CV
- Classe aberta
- site
- livros
- Conjuntos de dados de CV comumente usados
- Como usar o conjunto de dados
- Mnist
- Cifar
- Imagenet
- Voc
- COCO
- Celeba
- Modelos clássicos que têm um bom desempenho no imagenet
- Como usar modelos pré-treinados
- Papel modelo
- Como usar o Tensorboard
- Instalar
- usar
- Crie um objeto de arquivo (escritor)
- Serviço de Tensorboard aberto
- Visualize a estrutura do modelo
- Registro escalar
- Registre vários escalares
- Gravar imagens (imagens)
- Código completo
- Resumir
- Ambiente Python offline
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