This is training material for the PCIe architecture and present all the concept about the PCIe and transmit layer
2021-05-24 14:46:12
28.61MB
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Oracle Hyperion Planning Training
Planning Platform
2021-05-19 17:24:58
926KB
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DeepLabV3 +
使用PyTorch的语义分割实现
火车
运行python train.py进行培训
数据集结构（类似于CamVid数据集）
├── Dataset folder
├── train
├── 1111.png
├── 2222.png
├── train_labels
├── 1111_L.png
├── 2222_L.png
├── class_dict.csv
笔记
默认功能提取器是
更改培训配置，更改utils/config.py参数
默认的损失函数是weighted cross entropy
2021-05-14 04:49:28
12KB
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PSO for training a regular Autoencoder，PSO在常规自动编码器训练中的应用，我们使用粒子群优化（PSO）来训练自动编码器。包括matlab完整代码。
2021-05-10 20:16:28
2.16MB
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training/webapp镜像，方面一些内网用户无法直接pull镜像时下载：
使用方法：
docker load -i training-webapp.tar.gz
2021-05-08 19:15:36
131.91MB
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使用PyTorch的实现
火车
通过更改train.py data_dir来修改imagenet路径
python train.py
Number of parameters: 23941296
Time per operator type:
1636.49 ms. 79.33%. Conv
247.179 ms. 11.9822%. Sigmoid
141.509 ms. 6.85977%. Mul
17.3817 ms. 0.842592%. Add
12.8334 ms. 0.622111%. FC
7.49557 ms. 0.363354%. ReduceMean
2062.88 ms in Total
FLOP per operato
2021-05-07 15:56:42
12KB
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