Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
План на курса
Въведение
- Преглед на Horovod функции и концепции Разбиране на поддържаните рамки
Инсталиране и конфигуриране Horovod
- Подготовка на хостинг средата Изграждане на Horovod за TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet Изпълнение на Horovod
Провеждане на разпределено обучение
- Модифициране и изпълнение на примери за обучение с TensorFlow Модифициране и изпълнение на примери за обучение с Keras Модифициране и изпълнение на примери за обучение с PyTorch Модифициране и изпълнение на примери за обучение с Apache MXNet
Оптимизиране на разпределени процеси на обучение
- Изпълнение на едновременни операции на множество GPUs Настройка на хиперпараметри Разрешаване на автонастройка на производителността
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Разбиране на машинното обучение, по-специално дълбокото обучение
- Познаване на библиотеките за машинно обучение (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
- Опит в програмирането на Python
Публика
- Разработчици
- Учени по данни
7 Hours
Oтзиви от потребители (5)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Course - Advanced Deep Learning
examples based on our data