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Course Outline
소개
- Horovod 기능 및 개념 개요
- 지원되는 프레임워크 이해
설치 및 구성 Horovod
- 호스팅 환경 준비
- TensorFlow, Keras, PyTorch 및 Apache MXNet에 대한 건물 Horovod
- 달리기 Horovod
분산 훈련 실행
- TensorFlow를 사용하여 훈련 예제 수정 및 실행
- Keras을 사용하여 훈련 예제 수정 및 실행
- PyTorch를 사용하여 훈련 예제 수정 및 실행
- Apache MXNet을 사용하여 훈련 예제 수정 및 실행
분산 교육 프로세스 최적화
- 여러 GPU에서 동시 작업 실행
- 하이퍼파라미터 튜닝
- 성능 자동 조정 활성화
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- 머신러닝, 특히 딥러닝에 대한 이해
- 기계 학습 라이브러리(TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)에 대한 지식
- Python 프로그래밍 경험
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
7 Hours
회원 평가 (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