培训关于批处理AI的分布式培训 此仓库是有关如何使用Batch AI以分布式方式训练CNN模型的教程。 涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。 图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。 对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。 在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。 在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。 在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50 CNN模型。 本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。 有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。 当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。 在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。 每个设备都

recurrent batch normalization的pytorch实现

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基于Tensorflow实现BN（Batch Normalization）的代码，供大家参考！！

batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现;运行无误，示例为mnist手写体识别

对Batch Normalization论文进行了解读，用通俗的视角理解Batch Normalization。 对Batch Normalization论文进行了解读，用通俗的视角理解Batch Normalization。 对Batch Normalization论文进行了解读，用通俗的视角理解Batch Normalization。

关于Batch Normalization的介绍，是组会中自己做的ppt。

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Hyperlynx使用方法整理(包括ddr部分仿真DDRx Batch-Simulation Wizard

只要稍作修改就可用于pdf文件加盖批量印章，免除逐页加盖的麻烦。是那些需要使用pdf文档进行公务处理的人员的小工具。