Thank you for sending your enquiry! One of our team member will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team member will contact you shortly.
Kurzusleírás
Bevezetés
- A Horovod jellemzők és koncepciók áttekintése
- A támogatott keretrendszerek megértése
Telepítés és konfigurálás Horovod
- A tárhelykörnyezet előkészítése
- Horovod épület TensorFlow, Keras, PyTorch és Apache MXNet számára
- Futás Horovod
Futás elosztott edzés
- Edzéspéldák módosítása és futtatása a TensorFlow segítségével
- Edzéspéldák módosítása és futtatása a Keras segítségével
- Edzéspéldák módosítása és futtatása Py-velTorch
- Edzéspéldák módosítása és futtatása a Apache MXNet segítségével
Az elosztott képzési folyamatok optimalizálása
- Egyidejű műveletek futtatása több GPU-en
- Hiperparaméterek hangolása
- Teljesítmény automatikus hangolás engedélyezése
Hibaelhárítás
Összefoglalás, és következtetés
Követelmények
- A gépi tanulás, különösen a mélytanulás megértése
- Ismerkedés a gépi tanulási könyvtárakkal (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
- Python programozási tapasztalat
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
7 Hours
Vélemények (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
Kurzus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Kurzus - 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
Kurzus - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurzus - Advanced Deep Learning
examples based on our data