Mastering Apache SINGA Schulung

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Kurs Code

singa

Dauer

21 hours (üblicherweise 3 Tage inklusive Pausen)

Voraussetzungen

None

Überblick

SINGA ist eine allgemeine verteilte Deep-Learning-Plattform zum Trainieren großer Deep-Learning-Modelle über große Datenmengen. Es wurde mit einem intuitiven Programmiermodell entwickelt, das auf der Ebenenabstraktion basiert. Es wird eine Vielzahl gängiger Deep-Learning-Modelle unterstützt, darunter Feed-Forward-Modelle, einschließlich faltungsbezogener neuronaler Netze (CNN), Energiemodelle wie der eingeschränkten Boltzmann-Maschine (RBM) und wiederkehrender neuronaler Netze (RNN). Viele integrierte Ebenen werden für Benutzer bereitgestellt. Die SINGA-Architektur ist flexibel genug, um synchrone, asynchrone und hybride Trainings-Frameworks auszuführen. SINGA unterstützt auch verschiedene Partitionierungsschemata für neuronale Netze, um das Training großer Modelle zu parallelisieren, nämlich Partitionierung nach Batch-Dimension, Feature-Dimension oder Hybrid-Partitionierung.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Forscher, Ingenieure und Entwickler, die Apache SINGA als Deep-Learning-Framework einsetzen Apache SINGA .

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

  • Verstehen der Struktur und der Bereitstellungsmechanismen von SINGA
  • in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
  • in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
  • in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Einbetten von Begriffen, das Erstellen von Grafiken und das Protokollieren zu implementieren

Machine Translated

Schulungsübersicht

Introduction

Installation

Quick Start

Programming

  • NeuralNet
    • Layer
    • Param
  • TrainOneBatch
  • Updater 

Distributed Training

Data Preparation

Checkpoint and Resume

Python Binding

Performance test and Feature extraction

Training on GPU

Examples

  • Feed-forward models
    • CNN
    • MLP
  • RBM + Auto-encoder
  • Vanilla RNN for language modelling
  • Char-RNN

Erfahrungsberichte

★★★★★
★★★★★

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