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.
Kursplan
Introduksjon
- Oversikt over Horovod funksjoner og konsepter Forstå de støttede rammeverkene
Installere og konfigurere Horovod
- Forbereder vertsmiljøet Bygger Horovod for TensorFlow, Keras, PyTorch og Apache MXNet som kjører Horovod
Kjører distribuert trening
- Modifisere og løpetreningseksempler med TensorFlow Modifisere og løpetreningseksempler med Keras Modifisere og løpetreningseksempler med PyTorch Modifisere og løpetreningseksempler med Apache MXNet
Optimalisering av distribuerte opplæringsprosesser
- Kjøre samtidige operasjoner på flere GPUs Tuning-hyperparametere Aktiverer ytelsesautotuning
Feilsøking
Oppsummering og konklusjon
Krav
- En forståelse av maskinlæring, spesielt dyp læring
- Kjennskap til maskinlæringsbiblioteker (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
- Python programmeringserfaring
Publikum
- Utviklere
- Dataforskere
7 timer
Testimonials (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
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Kurs - 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
Kurs - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurs - Advanced Deep Learning
examples based on our data