有三 AI 深度学习开源框架实践指导手册
三人行必有 AI
2 chainer 训练准备 ......................................................... 73
3 模型训练 ................................................................. 76
4 可视化 ................................................................... 77
5 总结..................................................................... 78
【DL4J 速成】Deeplearning4j 图像分类从模型自定义到测试 ......................... 79
1 Deeplearning4j(DL4J)是什么 ............................................... 79
2 DL4J 训练准备 ............................................................ 79
3 模型训练 ................................................................. 83
4 可视化 ................................................................... 83
5 总结..................................................................... 86
【MatConvnet 速成】MatConvnet 图像分类从模型自定义到测试 ....................... 87
1 MatConvnet 是什么 ........................................................ 87
2 MatConvnet 训练准备 ...................................................... 87
3 模型训练 ................................................................. 92
4 可视化 ................................................................... 93
5 测试..................................................................... 94
6 总结..................................................................... 95
【darknet 速成】Darknet 图像分类从模型自定义到测试 ............................. 96
1 Darknet 是什么 ........................................................... 96
2 Darknet 结构解读 ......................................................... 97
3 数据准备和模型定义 ...................................................... 103
4 模型训练 ................................................................ 106
5 总结.................................................................... 107
【Lasagne 速成】Lasagne/Theano 图像分类从模型自定义到测试 ..................... 108
1 Lasagne 是什么 .......................................................... 108
2 Lasagne 训练准备 ........................................................ 108
3 模型训练 ................................................................ 111
4 总结.................................................................... 113
【移动端 DL 框架】当前主流的移动端深度学习框架一览 ............................ 114
1 TensorFlow Lite ......................................................... 114
2 Core ML ................................................................. 115
3 Caffe2 .................................................................. 115
4 NCNN.................................................................... 116
5 Paddle-Mobile ........................................................... 116
6 QNNPACK ................................................................. 117
7 MACE.................................................................... 118
8 MNN..................................................................... 118
9 其他.................................................................... 119
总结...................................................................... 119
【杂谈】一招，同时可视化 18 个开源框架的网络模型结构和权重 .................... 120
1 项目介绍 ................................................................ 120
2 可视化实验 .............................................................. 122
总结...................................................................... 128
【杂谈】那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的？ ............................... 129
1 NN-SVG .................................................................. 129
2 PlotNeuralNet ........................................................... 131
3 ConvNetDraw ............................................................. 132
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