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项目简介
本项目基于PyTorch框架，致力于让开发者通过实施和训练多种深度学习模型，掌握深度学习项目的开发流程。项目覆盖图像分类、图像分割、目标识别、文本分类、时间序列预测以及生成模型等多领域，同时介绍分布式训练、模型优化和压缩、AutoML、云服务和边缘计算、CI/CD等高级训练技巧。
项目的主要特性和功能
- 深度学习模型开发：实现AlexNet、VGG等经典模型，提供训练与测试代码。
- 数据预处理：定义图像大小归一化、数据增强、归一化等流程，提升模型性能与泛化能力。
- 分布式训练：支持在多GPU或分布式环境下训练模型，提高训练效率。
- 模型优化和压缩：研究模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，加快推理速度并减少内存占用。
- AutoML：利用AutoKeras、Google AutoML等工具进行模型选择和超参数优化。
- 云服务和边缘计算：了解AWS、Google Cloud、Azure等云平台AI服务，学习模型的云上部署与管理，研究边缘设备深度学习应用。
- CI/CD：实现机器学习项目的自动化部署和测试。
安装使用步骤
环境准备
- 确保已安装Python和PyTorch框架。
- 安装DVC用于数据版本控制：
pip install dvc。
复制项目
sh
配置DVC远程
- 进入仓库目录：
cd Deep_learning_0_2_1。 - 添加DVC远程：
sh dvc remote add -d myremote gdrive://1TZ-RKDRaU4iwbZaDrIEOTe5TBvhnlCJH dvc remote modify myremote gdrive_client_id <your-client-id> dvc remote modify myremote gdrive_client_secret <your-client-secret> - 参考如何创建google cloud api设置Google Drive API。
下载数据集
- 使用DVC命令从Google Drive或其他云存储下载所需的数据集：
sh dvc pull - 确保配置好了Google Drive的共享权限，并在需要时提供具体的文件夹ID。
运行训练脚本
运行main.py脚本，开始模型的训练和验证。
优化和调整
根据训练结果和需求，调整模型结构、超参数、数据预处理等，以优化模型性能。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】