Advertisement

免费使用GPU:深度学习必备资源

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本课程提供深度学习入门者和进阶用户所需的免费GPU资源指南,帮助用户优化模型训练效率,降低开发成本。 Google Colab的优点包括不限时长的GPU、TPU免费使用以及可以配合谷歌网盘使用;缺点是需要科学上网,并且我这里会时不时掉线。 DBC类服务被同学邀请使用的优点在于不需要科学上网,提供1080和2080型号的选择并且价格便宜,只需要绑定邮箱即可。缺点则是不完全免费,但价格较为合理。 我还找到了三个DBC平台可以免费试用三天左右的时间,并且在刚开始时可以分别使用65小时的1080ti(我可利用40小时)。获取方式可以在评论中留言说明;为了毕业也是拼了,哈哈哈。 另外,在回答里还提到了openbayes服务,需要先填写反馈以获得邀请码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 使GPU
    优质
    本课程提供深度学习入门者和进阶用户所需的免费GPU资源指南,帮助用户优化模型训练效率,降低开发成本。 Google Colab的优点包括不限时长的GPU、TPU免费使用以及可以配合谷歌网盘使用;缺点是需要科学上网,并且我这里会时不时掉线。 DBC类服务被同学邀请使用的优点在于不需要科学上网,提供1080和2080型号的选择并且价格便宜,只需要绑定邮箱即可。缺点则是不完全免费,但价格较为合理。 我还找到了三个DBC平台可以免费试用三天左右的时间,并且在刚开始时可以分别使用65小时的1080ti(我可利用40小时)。获取方式可以在评论中留言说明;为了毕业也是拼了,哈哈哈。 另外,在回答里还提到了openbayes服务,需要先填写反馈以获得邀请码。
  • 阿里天池GPU进行.pdf
    优质
    本文档介绍如何充分利用阿里云天池平台提供的免费GPU资源开展高效、低成本的深度学习研究与实践。 对于想要使用高端GPU且免费的深度学习初学者来说,阿里云提供了一个很好的平台。由于自己设备有限,无法进行大规模训练,因此非常希望能够利用这样的资源来提升自己的技能。 特别地,这个服务每天可以免费使用7.5小时来进行模型训练等操作。考虑到不少人在尝试使用这类云端服务时可能会遇到各种问题和困难,本段落将详细说明如何进行相关设置与操作。对于那些对深度学习计算机视觉充满热情但又受限于设备条件的朋友来说,这无疑是一个好消息。 希望这篇文章能够帮助到大家,并期待各位读者提出宝贵的意见与建议。
  • Google Colab服务器的使教程
    优质
    本教程详细介绍了如何利用Google Colaboratory(Colab)提供的免费GPU资源进行深度学习模型训练,适合初学者快速上手。 对于刚开始学习深度学习的同学来说,笔记本的GPU性能往往不够强大,而租用高性能GPU服务器又过于昂贵。最近我发现Google提供了一个免费云平台,可以用来训练神经网络模型,该平台上搭载了Tesla T4 GPU,性能相当不错。 首先登录到Google Drive,在空白处右击查看是否有“Google Colaboratory”选项;如果没有的话,则点击关联更多应用并搜索安装即可。接着新建一个文件夹,并将你的工程文件导入其中(这里以yolo_v1为例)。然后创建一个新的Colaboratory笔记本,将其命名为“yolo_train”。界面类似于熟悉的Jupyter Notebook,操作也非常相似。 接下来,在左上角选择“修改”选项中的“笔”,这样就可以开始编辑和运行代码了。
  • DPDK初
    优质
    《DPDK初学者必备学习资源》是一份专为DPDK新手设计的学习指南,涵盖入门教程、官方文档和实践案例等内容,助你快速掌握高性能数据平面开发套件的核心技术。 好的,请提供您需要我重写的那段文字内容。
  • 的矩阵微积分》
    优质
    《深度学习必备的矩阵微积分》是一本深入浅出介绍矩阵微积分原理及其在深度学习中应用的专业书籍。书中不仅详细讲解了矩阵导数、梯度计算等基础知识,还通过丰富的实例展示了如何将这些理论应用于实际问题解决,是深度学习初学者和从业者的理想参考书。 深度学习是现代人工智能的关键组成部分,在图像识别、自然语言处理及其他多个领域取得了显著成就。为了构建与优化复杂的深度学习模型,理解和掌握矩阵微积分至关重要,《深度学习所需的矩阵微积分知识》一书正是为满足这一需求而编写。 以下是关于此主题的一些关键知识点: 1. **向量和矩阵**:在深度学习中,向量和矩阵是最基本的数据结构。向量是一维数组,表示单个特征或一组特征;矩阵是二维数组,用于表示多个样本或多个特征之间的关系。它们构成了线性代数的基础,并作为神经网络权重及输入数据的主要载体。 2. **线性变换**:矩阵可以用来表达旋转、缩放和平移等线性变换,在深度学习中每一层的神经网络都可视为是对输入向量进行一次这样的线性转换,再通过非线性的激活函数处理。 3. **微分**:研究函数变化率的关键工具——微分对于优化模型参数至关重要。在矩阵形式下,偏导数和梯度描述了改变参数如何影响损失函数的表现。掌握对矩阵的微分技巧是调整神经网络权重的重要基础。 4. **链式法则**:计算复合函数导数时非常有用的链式法则,在反向传播算法中发挥着重要作用。它使我们能够逐层计算梯度,进而更新深度学习模型中的权重值。 5. **雅可比矩阵和梯度**:多元函数的导数组成的矩阵称为雅可比矩阵;而所有变量偏导数组成的向量则被称为梯度。在深度学习中,通过利用这些概念来最小化损失函数,并且对于处理多输出情况下的任务特别有用。 6. **泰勒展开**:提供了一种近似复杂函数的方法,即使用其某一点的多项式表示形式进行逼近,在机器学习领域内可以用来简化优化问题中的非线性函数表达。 7. **海森矩阵(Hessian 矩阵)**:由二阶偏导数组成的矩阵描述了损失曲面的形状。在寻找最优解的过程中,它有助于判断局部极小值点的具体性质。 8. **共轭梯度法和牛顿方法**:这些优化技术利用梯度及海森信息来改进权重更新过程;前者适用于解决大型稀疏系统问题,后者则通过考虑二阶导数(即曲率)提高搜索效率。 9. **矩阵微积分中的迹、行列式与逆运算**:轨迹是矩阵对角元素之和,在求解某些数学表达式的简化形式时非常有用;行列式用于判断一个给定的方阵是否可逆以及其缩放效应;而逆运算则在解决线性系统及正则化问题中扮演关键角色。 10. **拉普拉斯算子**:该操作符常应用于图像处理和计算机视觉领域,例如边缘检测与特征提取任务。它被视为二维空间中的微分操作工具,在深度学习的上下文中同样具有重要价值。 以上内容只是《深度学习所需的矩阵微积分知识》可能涉及的部分核心概念。掌握这些知识点有助于更深入地理解模型的工作原理,并提升训练和优化能力。通过此书的学习,读者能够运用所学技巧解决实际问题并增强自身的AI开发技能水平。
  • 的 FreeRTOS
    优质
    本资源提供全面且易于理解的学习材料,帮助初学者掌握FreeRTOS操作系统的核心概念和编程技巧。适合嵌入式系统开发人员使用。 免费的FreeRTOS操作系统学习资料适合新手使用,包含中英文教程、API以及源码移植,并配有STM32工程。
  • 的 FreeRTOS
    优质
    本资料汇集了关于FreeRTOS的各种免费学习资源,旨在帮助开发者轻松入门并掌握这款流行的实时操作系统。 免费的Free RTOS操作系统学习资料适合新手使用,包含中英文教程、API以及源码移植,并配有STM32工程。
  • 版PSE Toolbox
    优质
    PSE Toolbox是一款专为学生打造的免费实用工具软件,提供一系列高效的学习辅助功能,助力学生轻松应对各种学术挑战。 免费版PSEtoolbox无需注册码,在处理统计数据方面非常有用。
  • ChatGPT共享
    优质
    ChatGPT学习资源免费共享旨在为用户提供全面、优质的ChatGPT学习资料和交流平台,助力大家轻松掌握相关技能。 GPT-3于2020年7月首次发布,在后续训练过程中主要采用了三种方法:代码训练、指令微调(instruction tuning)以及基于人类反馈的强化学习(reinforcement learning with human feedback, RLHF)。初代GPT-3通过这几种方式分别产生了Codex和Instruction GPT模型。2021年7月,经过代码训练得到初代Codex;到2022年3月,指令微调后诞生了初代instructionGPT。 code-davinci-002是在语言、代码及指令微调的基础上生成的,标志着GPT系列进化至GPT-3.5。随后,通过有监督指令微调训练得到了text-davinci-002模型。相比前者,text-davinci-002在零样本学习能力方面有所增强,但其上下文学习能力则相应减弱。 最终,在2022年11月发布的text-davinci-003和ChatGPT,是通过RLHF训练得到的两种变体,它们以牺牲部分上下文理解为代价换取了更强的零样本学习能力和对话历史建模的能力。初代GPT-3在某些任务上表现出色,但在其他方面则不尽如人意。
  • .docx
    优质
    《深度学习资源》汇集了深度学习领域的最新研究论文、开源代码库和在线课程链接等丰富资料,适合初学者与研究人员参考使用。 AlexNet引入了几个重要的技术点,并首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等技巧。此外,该模型还利用GPU进行运算加速。