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下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：实验1-框架及工具入门示例
实验目的
了解深度学习框架及工作流程（深度学习工作量）
了解在不同硬件和批大小（batch_size）条件下，张量运算产生的剩余
实验环境
PyTorch == 1.5.0
TensorFlow> = 1.15.0
【任选环境】带CUDA 10.0的单机Nvidia GPU
实验原理
通过在深度学习框架上调试和运行样例程序，观察不同配置下的运行结果，了解深度学习系统的工作流程。
实验内容
实验流程图
具体步骤
按装依赖包。PyTorch== 1.5，TensorFlow> = 1.15.0
下载并运行PyTorch仓库中提供的MNIST样例程序。
修改样例代码，保存网络信息，并使用TensorBoard图片出神经网络数据流图。
继续修改样例代码，记录并保存训练时正确率和损失值，使用TensorBoard画出损失和正确率趋势图。
添加神经网络分析功能（prof
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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