2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesDeep Learning Workflow Optimization
Tools and techniques for accelerating and monitoring the training of deep neural networks.
Distinct from Deep Learning Acceleration: Shortlist candidates were either too generic or focused on specific hardware/attribution rather than the overall workflow optimization.
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Awesome Deep Learning Workflow Optimization GitHub Repositories
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- lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days
lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days
6,157GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक डीप लर्निंग ट्यूटोरियल सीरीज़ और शैक्षिक पाठ्यक्रम है जिसे PyTorch के मूल सिद्धांतों को सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर, ऑटोमैटिक डिफरेंशिएशन, और टेंसर व डायनामिक कंप्यूटेशन ग्राफ़ के उपयोग में महारत हासिल करने के लिए एक संरचित प्रशिक्षण गाइड के रूप में कार्य करता है। पाठ्यक्रम व्यावहारिक इम्प्लीमेंटेशन पर केंद्रित है, विशेष रूप से उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए अनुशंसा प्रणालियों, विज्ञापन मॉडल और रुचि नेटवर्क के विकास का मार्गदर्शन करता है। यह टाइम सीरीज़ फ़ोरकास्टिंग और अनुक्रमिक डेटा को प्रोसेस करने के लिए निर्देशात्मक कंटेंट भी प्रदान करता है। सामग्री डीप लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है, जिसमें छवि और टेक्स्ट क्लासिफिकेशन के साथ-साथ स्ट्रक्चर्ड डेटा के लिए मॉडल का निर्माण शामिल है। यह GPU एक्सेलेरेशन, ट्रेनिंग मेट्रिक विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडल प्रेडिक्शन्स का परीक्षण करने के लिए वेब-आधारित इंटरफ़ेस बनाने के लिए वर्कफ़्लो को शामिल करता है। प्रोजेक्ट Jupyter Notebooks के संग्रह के रूप में वितरित किया जाता है।
Integrates GPU acceleration, performance visualization, and hyperparameter tuning to optimize model development.
Jupyter Notebookdeep-learningpytorch - hunkim/deeplearningzerotoall
hunkim/DeepLearningZeroToAll
4,494GitHub पर देखेंDeepLearningZeroToAll is a comprehensive educational resource and implementation collection focused on deep learning and machine learning. It provides a structured learning path using TensorFlow to move from foundational linear models to complex neural network architectures. The project is distinguished by its practical implementations of various network types, including multilayer perceptrons for logic problems, convolutional neural networks for spatial data and image recognition, and recurrent neural networks using LSTM cells for time-series forecasting and character sequence prediction. It
Tunes learning rates and visualizes cost functions to optimize the training workflow of deep models.
Jupyter Notebookkeraslabmxnet
