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深度学习模型训练流程思考
P、ssim、IOU等 确认性能验收指标，可能包括，GPU（NPU）显存、GPU（NPU）推理速度、内存、CPU占比、FLOPs等 根据6，7中的要求设计网络结构与Loss组合，并提前为蒸馏预留好接口 代码实现6，7，8中的设计 使用超参优化工具（NNI）寻找最优超参组合 模型初步训练
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PushFile 推送文件 - API
html)。 - 管理面性能有限,对相同服务器批量执行的ADB命令,将会阻塞云手机其他任务执行。 - 允许推送的文件大小限制为6G(即不可将obs桶内大于6G的文件推送到手机中),超过限制将返回错误。 - 手机的系统有限制,推送到系统盘不保证推送成功,推荐把文件推送到手机的数据盘。所以在构建"tar"文件时
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显卡选购
显卡 1.流处理器的数量（越多越好） 2.新架构的显卡效率更高 （最新的图灵架构具有深度学习的能力） 3.显卡的核心频率 （越高越好） 4.显存容量（存储大小，并不是最重要的） 位宽（每次运输多少数据，单位bit） 频率（运输的次数，单位Mhz） 公板
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一个目标检测深度学习框架mmdetection
相比于Facebook开源的Detectron框架，作者声称mmdetection有三点优势：performance稍高、训练速度稍快、所需显存稍小。5. 详细请参考：https://github.com/open-mmlab/mmdetection
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《MXNet深度学习实战》—3.3 Module
到执行器，使得定义的静态图能够真正运行起来，因为这个过程涉及显存分配，因此需要提供输入数据和标签的维度信息才能执行bind操作，读者可以在命令行通过“$ watch nvidia-smi”命令查看执行bind前后，显存的变化情况。bind操作中还存在一个重要的参数是for_tra
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《深度学习与图像识别：原理与实践》—2.1.3 MXNet
++、Scala、Matlab、Golang和Java的接口。MXNet以其超强的分布式支持，明显的内存、显存优化为人所称道。同样的模型，MXNet往往占用更小的内存和显存，并且在分布式环境下，MXNet展现出了明显优于其他框架的扩展性能。MXNet的缺点是推广不给力及接口文档不
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深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）
文章目录 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）1、概念2、相关应用场景3、简介4、区别于浅层学习5、典型模型案例6、深度学习是如何进行训练的自下上升的非监督学习自顶向下的监督学习 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）
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《MXNet深度学习实战》—1.3 关于MXNet
1.3 关于MXNet在众多主流的深度学习框架中，很难说哪一个在各方面都占有绝对优势，但是假如你选择MXNet进行深度学习算法的开发和部署，相信你一定能体会到其运行速度快、省显存等优点。另外随着MXNet的不断推广，相关的学习资料也越来越多，社区越来越壮大，这对于MXNet而言是
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【云驻共创】有什么好用的深度学习gpu云服务器平台
GPU，这款GPU在单精度计算能力上达到惊人的15 TFLOPS，双精度计算能力也达到5 TFLOPS。特别针对深度学习场景进行了优化，实现了高达120 TFLOPS的深度学习性能。 显存配置：配备16GB HBM2显存，显存带宽高达900GB/s，为大规模计算任务提供了充足的数据吞吐能力。 多卡互联：采用先
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【论文分享】基于深度学习的大规模MIMO信道状态信息反馈
来，6G移动通信系统[2]的研发工作也已经正式启动，6G移动通信系统将具备全覆盖、全应用、全频谱、强安全等显著特征，而作为6G潜在使能技术的大规模MIMO技术仍有较大的发展空间。大规模MIMO技术具备空间复用增益、分集增益以及波束成形能力，通过在发射端和接收端配置多根天线实现多收
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华为云深度学习服务试水笔记
最近接了一个图像识别的项目，公司配的笔记本电脑只是GT840M 2G显存，只能跑跑LeNet、MobileNet v2、NASNet Mobile这些小模型。效果虽然过得去，但是每个EPOCH几十分钟，真的让人心急死，都懒得去调参数。干脆用华为云深度学习服务，测试一下。华为云DLS的版本：keras
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深度学习笔记（七）：Batch size问题总结
Size太大的坏处 理论系列： 深度学习笔记（一）：卷积层+激活函数+池化层+全连接层 深度学习笔记（二）：激活函数的前世今生 深度学习笔记（三）：BatchNorm（BN）层 深度学习笔记（四）：梯度下降法与局部最优解 深度学习笔记（五）：欠拟合、过拟合 防止过拟合（5
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122份元宇宙深度产业链报告
（1）网络：预计元宇宙至少需要6G以上网络，6G网络有望在2030年开始商用。在覆盖范围上，6G网络将是一个地面无线与卫星通信集成的全连接世界，通过将卫星通信整合到6G移动通信，实现全球无缝覆盖， “万物互联” 才可能真正实现。具有AI功能的6G有望释放无线电信号的全部潜力，转变为智能无线电，为元宇宙用户提供实时、
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【论文分享】面向万物智联的云原生网络
在人工智能[5]2020年6月韩国三星阐述了6G时代的愿景，实现6G服务的需求（超连接、性能、新型架构和可信度）以及新的6G服务应用，其中3项关键应用为：沉浸式扩展现实、全息图和数字孪生[6]2020年8月我国东南大学牵头发布6G研究白皮书，探讨了6G新的范式转变，即：全覆盖、全
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《MXNet深度学习实战》—2 搭建开发环境
上已经安装了可用的显卡驱动。 图2-2 显卡信息图2-2中除了显示显卡型号信息之外，还有每块GPU的显存上限、当前显存的使用情况和利用率等信息，另外还可以使用下面的命令动态查看显存的占用情况，默认每2秒刷新一次： $ watch nvidia-smi显卡驱动的安装并
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实现一个高效的Softmax CUDA kernel——OneFlow 性能优化(学习转发)
UDA Kernel是否充分利用了显存带宽资源？对于显存带宽资源来说，“充分利用“指的是Kernel的有效显存读写带宽达到了设备显存带宽的上限，其中设备显存带宽可以通过执行 cuda中的的bandwidthTest得到。 Kernel的有效显存带宽通过Kernel读写数据量和Kernel执行时间进行评估：
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生物医学影像自适应全自动深度学习分割网络nnU-net详解
分辨率大小、是否各向同性等属性差别巨大，难以设置出一个最佳Pipline进行处理。除此之外，不同硬件的显存也会对参数造成巨大影响，且对算法设计者的相关知识要求较高。比如8GB显存一般只支持3D U-Net设置Batch Size为2或3。有研究表明Batch Size较小时不适合进行Batch
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图像视频压缩：深度学习，有一套
为对抗器。 基于深度学习的视频压缩编码 基于深度学习的视频编码分为两种： • 采用深度学习替代传统视频编码中部分模块 • 端到端采用深度学习编码压缩 部分方案 采样深度神经网络可以替代传统视频编码中的模块包括：帧内/帧间预测、变换、上下采样、环路滤波、熵编码等6。 端到端方案
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深度残差收缩网络：一种深度学习的故障诊断算法
别性强的特征集，是基于机器学习的故障诊断中一个长期挑战。1598845260401021874.png【翻译】近年来，深度学习方法，即有多个非线性映射层的机器学习方法，成为了基于振动信号进行故障诊断的有力工具。深度学习方法能够自动地从原始振动数据中学习特征，以取代传统的统计特征，
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深度学习炼丹-超参数调整
batch size设置技巧 如何选择适合不同ML项目的优化器 理解深度学习中的学习率及多种选择策略 《深度学习》第五章-机器学习基础 知乎问答-深度学习调参有哪些技巧？ 深度学习500问-第十四章超 参数调整 pytorch 学习笔记-3.2 卷积层
