• Обучение и тестирование нейронных сетей на PyTorch с помощью Ignite

    • Tutorial

    Привет, Хабр, в этой статье я расскажу про библиотеку ignite, с помощью которой можно легко обучать и тестировать нейронные сети, используя фреймворк PyTorch.


    С помощью ignite можно писать циклы для обучения сети буквально в несколько строк, добавлять из коробки расчет стандартных метрик, сохранять модель и т.д. Ну, а для тех кто переехал с TF на PyTorch, можно сказать, что библиотека ignite — Keras для PyTorch.


    В статье будет детально разобран пример обучения нейронной сети для задачи классификации, используя ignite


    Читать дальше →
    • +36
    • 21k
    • 4
  • DetectNet: Deep Neural Network для Object Detection в DIGITS

    Привет Хабр. В последнее время мне очень нравится читать статьи на тему deep learning, сверточные сети, обработка изображений и т.д. Действительно, тут есть очень крутые статьи, которые поражают и вдохновляют на собственные "более скромные" подвиги. Итак, хочу представить вниманию русскоязычной публики перевод статьи от Nvidia, написанной 11 августа 2016, в которой представлен их новый инструмент DIGITS и сеть DetectNet для обнаружения объектов на изображениях. Оригинальная статья, конечно, может показаться вначале немного рекламной, да и сеть DetectNet ничего "революционного" не представляет, но комбинация инструмента DIGITS и сети DetectNet, мне кажется, может быть интересной для всех.


    Сегодня с помощью NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) исследователи-аналитики имеют в своем распоряжении всю мощью глубокого обучения (deep learning) для решения самых общих задач в этой области, таких как: подготовка данных, определение сверточной сети, параллельное обучение нескольких моделей, наблюдение за процессом обучения в реальном времени, а также выбор лучшей модели. Полностью интерактивный инструмент DIGITS избавляет вас от программирования и отладки и вы занимаетесь только дизайном и обучением сети.


    Читать дальше →