使用PyTorch在GPU上进行MIL-NCE端到端HowTo100M培训 此存储库包含CVPR'20论文的开源PyTorch分布式培训代码：[1]。 [1]中的原始代码库依赖于Google和DeepMind的内部工具以及TPU v3加速器的使用，这使其难以按原样发布。 相反，此存储库使用PyTorch / ffmpeg和合理数量的GPU提供了[1]的实现。 培训代码在法国公共AI集群（请参阅下面的致谢）。 它经过专门设计，可在基于SLURM的集群管理上运行，以进行多节点分布式培训，但可以轻松地针对任何其他集群管理系统进行修改。 本文的开源PyTorch实现有一些细微的差异，例如： 使用余弦学习速率衰减代替[1]中描述的逐步衰减。 没有在不同的GPU和节点之间共享批处理规范化统计信息，因为在GPU上执行此类操作比TPU慢得多。 使用略微不同的时空训练视频分辨率的输入视频剪辑。

中科院培训时的IDL源码，适合初学者。包括基本的语法基础以及图像处理的一些代码。

华清远见培训代码，包括很多常用工程实例，上传一次真不容易，太慢了 工程 , 华清远见 , 培训