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.
Schița de curs
Introducere
- Prezentare generală a caracteristicilor și conceptelor Horovod
- Înțelegerea cadrelor acceptate
Instalarea și configurarea Horovod
- Pregătirea mediului de găzduire
- Construirea Horovod pentru TensorFlow, Keras, PyTorch și Apache MXNet
- Rularea Horovod
Rularea formării distribuite
- Modificarea și rularea exemplelor de instruire cu TensorFlow
- Modificarea și rularea exemplelor de instruire cu Keras
- Modificarea și rularea exemplelor de instruire cu PyTorch
- Modificarea și rularea exemplelor de formare cu Apache MXNet
Optimizarea proceselor de formare distribuite
- Executarea de operații simultane pe mai multe GPUs
- Reglarea hiperparametrilor
- Activarea reglării automate a performanțelor
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- O înțelegere a învățării automate, în special a învățării profunde
- Familiaritate cu bibliotecile de învățare automată (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet) .
- Experiență de programare în Python .
Audiență
- Dezvoltatorii
- Științifici de date
7 ore
Mărturii (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
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Curs - 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
Curs - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Curs - Advanced Deep Learning
examples based on our data