深度學習訓練的案例
深度學習訓練營-使用 Python、Pytorch 的神經網絡 ￥10
概述
第 1 部分：深度學習：使用 Python 的初學者深度神經網絡
第一講宣傳片和亮點
第 2 講 簡介：講師和 Aisciences 簡介
第 3 講 課程材料和代碼的鏈接
第 4 講 深度學習基礎知識：需要解決的問題 第 1 部分
第 5 講 深度學習基礎知識：需要解決的問題 第 2 部分
第 6 講 深度學習基礎知識：需要解決的問題 第 3 部分
第 7 講 深度學習基礎知識：線性方程
第 8 講 深度學習基礎知識：線性方程矢量化
第 9 講：深度學習基礎知識：3D 特征空間
第 10 講 深度學習基礎：N 維空間
第 11 講 深度學習基礎：感知器理論
第 12 講 深度學習基礎知識：實現基本感知器
第 13 講 深度學習基礎知識：感知器的邏輯門
第 14 講 深度學習基礎知識：感知器訓練 第 1 部分
第 15 講 深度學習基礎知識：感知器訓練 第 2 部分
第 16 講 深度學習基礎知識：學習率
第 17 講 深度學習基礎知識：感知器訓練 第 3 部分
第 18 講 深度學習基礎：感知器算法
第19講深度學習基礎：覆蓋感知器算法（數據閱讀和可視化）
第 20 講 深度學習基礎：Coading Perceptron Algo （Perceptron Step）
第 21 講 深度學習基礎知識：Coading Perceptron Algo（訓練感知器）
第 22 講 深度學習基礎知識：Coading Perceptron Algo（可視化結果）
第 23 講 深度學習基礎：線性解問題
第 24 講 深度學習基礎知識：問題解決方案
第 25 講 深度學習基礎：誤差函數
第 26 講 深度學習基礎知識：離散誤差函數與連續誤差函數
第 27 講 深度學習基礎
展開 比GPU快15倍，CPU算法訓練深度神經網絡“超車”成功
原創 青蘋果、LZM 數據實戰派 美國萊斯大學計算機系助理教授 Anshumali Shrivastava 深度神經網絡（deep neural networks，DNN）是人工智能的有力工具，在某些任務上的表現甚至已經超越人類專家的水平。對這類網絡的訓練，可以看作是一系列矩陣運算操作，特別適合交給 GPU 運算，它們運算效率遠高于 CPU，但是成本僅僅是 CPU 的 3 倍。 但是現在，情況已有所不同。 近日，來自美國萊斯大學（Rice University）的計算機科學家們證實，一種基于 CPU 的深度神經網絡訓練算法的訓練速度遠超過 GPU 算法，最高速度比后者快 15 倍。 論文名為 Accelerating SLIDE Deep Learning on Modern CPUs: Vectorization, Quantizations, Memory Optimizations, and More 。該工作的突出貢獻在于，提供了在現代 CPU 上實現深度學習的隨機算法的幾個新視角。 正如作者之一、萊斯大學助理教授 Anshumali Shrivastava 所說：“當前，訓練成本問題是人工智能的現實瓶頸。一些公司每周花費上百萬美元用于訓練和微調神經網絡…… 整個工業界都把目光集中于一類改進 —— 加速矩陣操作。大家都在尋找專用硬件和架構加速矩陣運算，甚至開始探討堆疊專用硬件來適應某一個深度學習模型。 但是，如果我們把目光稍稍移開，將注意力放回到算法上，可以一切都會不同。” SLIDE 算法 早在 2019 年，Shrivastava 的實驗室團隊就開始了算法層面加速深度學習訓練的努力，他們將深度神經網絡的訓練問題轉化為搜索問題，使用哈希表解決。
展開 深度學習訓練與推理計算平臺硬件配置完美選型2020v1
人工智能隨著核心算法、計算能力的迅速提升，以及海量聯網數據的支持，在本世紀終于迎來了質的飛躍，人工智能將是未來應用最廣泛的技術之一，在市場經濟領域帶來更多的機遇與機會，在醫學領域可以大大加快診斷速度和準確性，在軍事領域人工智能武器將成為未來武器的王牌……
（一）了解深度學習算法
深度學習兩個主要過程：訓練（Training）和推理（Inference）。
MIT新材料打造「人造突觸2.0」，模擬深度學習訓練提速100萬倍！
近年來，隨著科學家們不斷推動機器學習的邊界，訓練日益復雜的神經網絡模型所需的時間、能源和資金正在飛速增長。「模型能建，訓練太慢」成為困擾越來越多研究人員的一個頭疼問題。
最近，被稱為「模擬深度學習」的人工智能新領域有望以更少的能源實現更快的計算。
可編程電阻器是模擬深度學習的關鍵部分，就像晶體管是數字處理器的核心元素一樣。
通過在復雜的層中重復排列可編程電阻器，研究人員可以創建一個模擬人工神經元和突觸網絡，就像數字神經網絡一樣執行計算。這個網絡可以被訓練來實現復雜的人工智能任務，如圖像識別和自然語言處理。
模擬神經網絡的計算速度很大程度上取決于「人造突觸」的傳輸速度。
麻省理工學院的一個團隊要解決的就是這個環節。他們之前已經開發了一種人造模擬突觸，現在要做的是，搞個新材料，超越原來的老版本。
這次，他們在制造過程中利用了一種實用的無機材料，讓前文提到的可編程電阻器的運行速度達到了以前的版本的100萬倍，同時也實現了比人腦中的突觸快約100萬倍。
此外，這種材料還使電阻的能源效率極高。與早期版本的設備中使用的材料不同，新材料與硅制造技術兼容。這一變化使得在納米尺度上制造器件成為可能，并可能為整合到深度學習應用的商業計算硬件中鋪平道路。
這項研究論文已經發表在Science上。
展開 
超頻、PCIe4.0-最新最全深度學習工作站方案2021v2
目錄
1 提升深度學習算力的最新硬件方案
2 深度學習選擇GPU-性能指標最新排序
3 UltraLAB深度學習工作站新機型介紹
4 UltraLAB 深度學習工作站基準配置方案2021v2
4.1 GA300i深度學習工作站配置推薦（2塊GPU方案，超值型）
4.2 GT410P深度學習工作站配置推薦（最大5塊GPU方案，高性能型）
4.3 GX650M深度學習工作站配置推薦（最大6塊GPU方案，完美極致型）
最新xeon三代+PCIe 4.0架構-深度學習訓練、AI智能、神經元計算基準配置推薦2021v2
最新AMD銳龍Pro+PCIe 4.0架構-深度學習訓練、AI智能、神經元計算基準配置推薦2021v3
一．提升深度學習性能的最新硬件
隨著深度學習、人工智能、大數據AI分析等應用深入，對圖形工作站的性能要求越來越高，深度學習主流框架Pytorch、Tensorflow等，在GPU訓練神經網絡性能指標---訓練吞吐量，如何通過模型更快地運行數據集，需要調用更多GPU并行訓練，如何提升深度學習算力的硬件性能，關鍵硬件如下：
No
關鍵硬件
主要任務
解決方案
1
硬盤讀取速度
數據從硬盤讀取到內存，并做一些預處理
PCIe 4.0 SSD卡
2
PCIe傳輸速度
內存中的數據通過PCIe總線傳輸到GPU顯存
PCIe 4.0 x16接口
3
CPU頻率
從內存中取出一批數據，轉化為numpy array，并作數據預處理/增強操作，如翻轉、平移、顏色變換等。
展開 【產品技術】中科行智 | GIVS視覺平臺發布AI訓練和部署工具包
（GIVS AI深度學習訓練平臺）
GIVS AI深度學習訓練平臺涵蓋了分類、定位、分割與OCR四大功能模塊，每個模塊包含多種量級模型，共集成了十多種高精度神經網絡模型。
參數設置簡潔方便，并預先進行默認值優化，用戶也可根據任務的復雜程度，對模型類型和訓練參數進行自定義設置。模型訓練完成后可進行一鍵導出，與GIVS AI運行端無縫銜接。
深度學習|基于MobileNet的多目標跟蹤深度學習算法
源自：控制與決策 作者：薛俊韜 馬若寒 胡超芳
摘要
針對深度學習算法在多目標跟蹤中的實時性問題, 提出一種基于MobileNet的多目標跟蹤算法. 借助于MobileNet深度可分離卷積能夠對深度網絡模型進行壓縮的原理, 將YOLOv3主干網絡替換為MobileNet, 通過將標準卷積分解為深度卷積和逐點卷積, 保留多尺度預測部分, 以有效減少參數量. 對于檢測得到的邊框信息, 利用Deep-SORT算法進行跟蹤. 實驗結果表明, 所提出方法在跟蹤效果基本不變的情況下可提升處理速度近50%.
關鍵詞
深度學習 多目標跟蹤 目標檢測 YOLOv3 deep-SORT MobileNet
0 引言
多目標跟蹤是計算機視覺領域的研究熱點, 可應用于交通監測、安防等多個領域, 具有一定的應用價值和挑戰性[1]. 檢測方式可以分為檢測跟蹤和無檢測跟蹤兩類, 前者需要檢測目標后再進行跟蹤; 后者需要在第1幀手動初始化目標, 然后進行跟蹤. 在目標跟蹤中, 涌現出許多具有良好性能的算法, 如SSD[2]、R-CNN[3-4]以及YOLO系列[5-7], 其中YOLOv3[7]算法在檢測跟蹤中體現出較強的優勢.
由于深度學習的發展, 卷積神經網絡模型逐漸替代了傳統手工設計的特征, 提供了一種端到端的處理方法, 精度也大幅提高. 但CNN模型在不斷提高精度的同時, 其網絡深度和尺寸也在成倍增長, 需要GPU來進行加速, 使得基于深度學習的跟蹤算法無法直接應用于移動設備, 導致難以符合實時性要求. 因此降低算法復雜度、提高實時性、簡化和加速模型便成為亟待解決的問題. 文獻[8-10]使用剪枝方法對神經網絡進行網絡壓縮. 文獻[11]提出從零開始訓練低秩約束卷積神經網絡模型的方法, 不僅速度得到提升, 而且在一些情況下模型性能也有所提高.
展開 深度學習模型識別耳部疾病，準確率提升至95%
基于這種情況，迫切需要找到一種新的診斷策略來提高診斷準確性，深圳寶安人民醫院的研究團隊開發了一款
基于耳鏡的耳科疾病診斷實時深度學習系統
。該研究成果發布在Nature旗下的綜合期刊Scientific Reports。
近年來，深度學習作為一種很有前途的圖像識別或分類方法，是圖像自動感知、處理和決策的基礎，長期以來一直是計算機視覺領域的熱門話題，已廣泛應用于耳朵和聽力疾病分類。
基于41056名患者的20542張標記耳內鏡圖像數據集，研究團隊分別建立了80%和20%的圖像訓練集和驗證集。
然后在四卡的高性能計算服務器上使用
深度學習框架PyTorch
進行遷移學習網絡模型訓練，將訓練集的鼓膜圖像樣本和EAC圖像樣本特征輸入到深度神經網絡中進行分類，并在驗證數據集上觀察12個訓練模型的性能。
（內鏡圖像混淆矩陣和靈敏度-特異性曲線）
最后選擇2個最優模型構建集成分類器，設計并開發了耳疾實時自動識別系統，其
分類準確率達到了95.59%。
展開 深度學習|會開發AI的AI：超網絡有望讓深度學習大眾化
會開發AI的AI：超網絡有望讓深度學習大眾化
超網絡（hypernetwork）可以加快訓練AI的過程。
編者按：在執行特定類型任務，如圖像識別、語音識別等方面，AI已經可以與人類相媲美了，甚至有時候已經超越了人類。但這些AI事先必須經過訓練，而訓練是個既耗時又耗計算能力的過程，有上百萬甚至幾十億的參數需要優化。但最近研究人員做出了能瞬時預測參數的超網絡。通過利用超網絡（hypernetwork），研究人員現在可以先下手為強，提前對人工神經網絡進行調優，從而節省部分訓練時間和費用。文章來自編譯。譯者：boxi。
劃重點：
人工智能是一場數字游戲，訓練耗時耗力
超網絡可以在幾分之一秒內預測出新網絡的參數
超網絡的表現往往可以跟數千次 SGD 迭代的結果不相上下，有時甚至是更好
超網絡有望讓深度學習大眾化
人工智能在很大程度上是一場數字游戲。10 年前，深度神經網絡（一種學習識別數據模式的 AI 形式）之所以開始超越傳統算法，那是因為我們終于有了足夠的數據和處理能力，可以充分利用這種AI。
現如今的神經網絡對數據和處理能力更加渴望。訓練它們需要對表征參數的值進行仔細的調整，那些參數代表人工神經元之間連接的強度，有數百萬甚至數十億之巨。其目標是為它們找到接近理想的值，而這個過程叫做優化，但訓練網絡達到這一點并不容易。 DeepMind研究科學家Petar Veli?kovi? 表示：“訓練可能需要數天、數周甚至數月之久”。
但這種情況可能很快就會改變。加拿大安大略省圭爾夫大學（University of Guelph）的Boris Knyazev和他的同事設計并訓練了一個“超網絡”——這有點像是凌駕于其他神經網絡之上的最高統治者——用它可以加快訓練的過程。
展開 結構/流體/電磁仿真/深度學習 圖靈工作站
圖靈計算工作站GX660M是一款配置雙Xeon第4代可擴展處理器和最高8塊RTX第4代GPU超算卡、支持PCIe 5.0總線、集海量存儲于一體、基于辦公靜音環境、具有強大CPU+GPU混合計算模式的超級異構計算系統
和市面上常規工作站硬件架構相比，顯著特點：
n支持2顆最新Xeon 第四代Schalable(可擴展處理器)，最大112核，支持AVX512指令集
n 提供超級強大的計算能力，最大8個RTX四代GPU卡（全部PCIe 5.0 x16），
n配備基于PCIe總線的海量高速并行存儲（最大容量400TB），延遲低，支持最大15個并行讀，硬盤io性能大幅提升，性能和管理遠超傳統的DAS/NAS存儲系統
n 選配大容量閃電盤陣（最大130TB，讀寫帶寬21GB/s、11GB/s）
n完全處于辦公環境（靜音級）、不在被噪音所困擾
n不需要專門的機房，不占過多空間，維護成本極低
n不需要作業調度系統，管理難度大幅降低
產品配置規格
主要應用領域
與市場相近配置其他品牌機器相比，GX660M的雙Xeon+8塊GPU架構，具備最強大的異構超算能力，再加上獨有的硬件系統優化、虛擬并行計算加速技術，使得應用軟件的求解計算性能大幅提升，這是一款無與倫比的、高效能的超級圖形工作站
-科學計算、數值模擬、數學規劃
-結構、流體、熱分析、多物理場耦合
-電磁場仿真
-計算化學、生命科學
-深度學習、人工智能訓練和推理
-EDA驗證、后仿驗證
-共享/虛擬機計算與圖形設計服務平臺
-4K/8K影視后期處理
-數字孿生、可視化
如有需要工作站，請聯系！
展開 支持6塊RTX3090靜音級深度學習工作站硬件配置方案
西安坤隆公司的UltraLAB GX630M深度學習工作站可支持到最大6塊RTX3090卡或7塊RTX3070，用于深度學習訓練和推理，該配置的深度學習工作站的張量計算單元（Tensor Core）FP16性能達到1.7PTflops（理論上），這是目前最快的。
用Python控制Comsol自動運行方法（三）：構建并訓練深度神經網絡代理模型
為了提高效率，可以使用Python控制COMSOL，結合深度神經網絡（DNN）構建代理模型。
具體而言，Python腳本可以自動化COMSOL的仿真流程，生成訓練數據集。這些數據包括輸入參數（如幾何尺寸、材料屬性）和輸出結果（如場分布、響應值）。隨后，DNN模型通過這些數據進行訓練，學習輸入與輸出之間的復雜非線性關系。訓練好的代理模型能夠在毫秒級時間內預測結果，顯著提升計算效率。
這種方法的優勢在于：
自動化：Python腳本簡化了數據生成和模型訓練流程；
高效性：DNN代理模型減少了對COMSOL仿真的依賴；
可擴展性：適用于多種科學計算場景。
具體案例
接下來給大家展示一下如何用python控制一個1D鋰電池Comsol模型生成不同設計參數下電池性能的數據集，然后基于生成的數據集構建并訓練DNN代理模型。整個過程都是自動化運行，相比于直接使用Comsol本身自帶的DNN模型來說要更加高效。
操作步驟如下：
1.用Comsol創建一個1D鋰電池模型
2.在pyhon中連接并加載上述模型
3.定義四個特征參數的空間范圍，并在該范圍內利用LHS生成300個組設計參數
四個特征參數分別是C_rate（放電倍率）、L_pos(正極涂層厚度）、epss_neg(負極活性物質體積分數）和epss_pos(正極活性物質體積分數）。這四個參數都是對電池性能影響比較大的參數。
4. 自動計算上述300組設計參數下的放電性能（體積能量密度E_vol和相應的平均功率密度P_vol_ave）
可以看到第二組設計參數不合理，出現了不收斂的情況。300組設計參數計算所需的總時間為1934.21 s， 并將計算結果自動保存到csv文件。
展開 深度學習與虛擬仿真：開啟滾動軸承智能故障診斷新篇章
本文將介紹一種結合虛擬仿真和深度學習技術的滾動軸承故障診斷方法，該方法在復雜工況下展現出卓越的診斷性能。
滾動軸承的重要性與挑戰
滾動軸承在制造業中扮演著舉足輕重的角色，它們支撐著機械的旋轉運動，保障著設備的平穩運行。然而，由于工作環境的復雜性和多變性，滾動軸承的故障診斷成為了一個技術難題。軸承的故障不僅難以預測，而且一旦發生，往往伴隨著巨大的經濟損失和安全隱患。
虛擬仿真：故障機理的可視化
為了深入理解滾動軸承的失效機理，本研究首先采用了有限元方法進行虛擬仿真。通過仿真，我們能夠在計算機中模擬軸承在各種工況下的運行狀態，從而揭示軸承在故障發生時的應力分布和部件運動規律。這一步驟不僅幫助我們理解了軸承失效的原因，也為后續的故障診斷提供了重要的理論基礎。
深度學習：智能化的故障診斷
在理解了軸承的失效機理后，研究者們引入了深度學習技術。通過構建卷積神經網絡(CNN)和雙向長短時記憶網絡(BiLSTM)的復合模型，我們能夠對軸承的故障數據進行深入分析。深度學習模型能夠自動提取故障特征，無需人工干預，大大提高了故障診斷的效率和準確性。
數據融合：提升診斷的準確性
在實際應用中，由于軸承的工作環境復雜，導致采集到的數據往往含有噪聲，且數據量有限。為了解決這一問題，本研究提出了一種數據融合方法，將大量虛擬仿真數據與少量實驗數據相結合，用于訓練深度學習模型。這種方法不僅提高了模型的訓練質量，也顯著增強了模型在實際應用中的泛化能力和抗噪聲能力。
實驗驗證：展現卓越的診斷性能
通過一系列實驗驗證，本研究所提出的方法在變工況和噪聲環境下展現出了卓越的故障診斷性能。與傳統方法相比，深度學習模型在故障識別準確率上有了顯著提升。這一成果不僅為滾動軸承的智能監測和維護提供了新的技術路徑，也為智能制造領域的發展貢獻了重要力量。
展開 機器學習與深度學習 ￥9.9
以下內容關于機器學習與深度學習的入門資料。
深度學習與大模型Transformer
當前，ChatGPT的火熱發展，其基礎技術就是來源于深度學習。ChatGPT是一種基于深度學習的人工智能模型，其核心技術是神經網絡。ChatGPT使用多層神經網絡來學習和預測自然語言序列的概率分布，以實現對話生成和自然語言處理等任務。深度學習是一種多層神經網絡的機器學習方法，可以通過大量數據的訓練來學習復雜的特征和模式，并實現高效的分類和預測。
為積極響應科研及工程人員的需求，根據《國務院關于推行終身職業技能培訓制度的意見》提出的“緊跟新技術、新職業發展變化，建立職業分類動態調整機制，加快職業標準開發工作”要求，中國管理科學研究院現代教育研究所（http://www.zgyxdjy.com）聯合北京龍騰亞太教育咨詢有限公司特舉辦“深度學習核心技術實踐與圖神經網絡新技術應用研修班”。本次培訓采用全實戰培訓模式。
本次培訓由北京龍騰亞太教育咨詢有限公司承辦并進行相關費用收取及發票開具。具體通知如下：
一、培訓專家:
來自中國科學院自動化技術研究所、北京理工大學等科研機構和大學的高級專家，擁有豐富的科研及工程技術經驗，長期從事人工智能、機器學習、深度學習、大數據分析等領域的教學與研究工作。
二、時間地點:
2023年7月27日 — 2023年7月31日 上海（同時轉線上直播）
（27日報到發放上課材料，28日-31日上課）
三、培訓特色：
1、采用深入淺出的方法，結合實例并配以大量代碼練習，重點講解深度學習框架模型、科學算法、訓練過程技巧。
2、能夠把握深度學習的技術發展趨勢，可以熟練掌握深度學習核心技術、實踐技巧，同時針對工作中存在的疑難問題進行分析講解和專題討論，有效的提升學員解決復雜問題的能力；
3、掌握深度學習大模型Transformer訓練網絡搭建與配置、掌握數據價值的深度挖掘。
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