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Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2
动手学深度学习 v2 - 从零开始介绍深度学习算法和代码实现 课程主页:https://courses.d2l.ai/zh-v2/ 教材:https://zh-v2.d2l.ai/
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Pytorch迁移学习训练自己的图像分类模型【两天搞定AI毕设】
【子豪兄带你两天搞定AI毕业设计】 使用深度学习框架Pytorch,在ImageNet预训练图像分类模型(例如Resnet18)基础上,对自己的30类水果图像分类数据集进行迁移学习(transfer learning)微调(fine-tuning)训练,得到自己的图像分类模型。 在训练过程中,记录训练集和测试集的损失函数、准确率、Precision、Recall、f1-score等评估指标,使用wandb可视化面板监控。 为后续的新图像预测、测试集评估、可解释性分析、模型部署,奠定算法基础。 代码教程:https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset 代码运行云GPU环境:https://featurize.cn/?s=d7ce99f842414bfcaea5662a97581bd1
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ONNX模型各种方法部署推理速度测试工具
工具名称：ModelInferBench Github: https://github.com/zhangchaosd/ModelInferBench 用来测试ONNX格式模型用不同方法部署之后的推理速度。代码有Python，C++，C#语言，框架包括PyTorch，ONNX Runtime，OpenVINO，DirectML。我个人用的GPU是1070Ti和A770 16G。由于包含了这些推理代码，不会部署的同学也可以参考，有问题欢迎交流。
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