课程描述
构建深度学习模型是一项复杂的任务，充满了交互设计决策、数据工程、参数调整和实验。能够使用强大的工具来进行版本控制、存储和分析流程的每一步是非常必要的。本实践课程的目的是从一个简单的深度学习模型开始，通过包括代码版本化(Git)、数据版本化(DVC)、实验日志(Weight & bists)、超参数调整、配置(Hydra)和“ Dockerization”将其移植到一个“可复现”世界。重点讨论垂直的、成熟的工具时，将讨论更高级的集成框架和技术。
文末附本课程视频及ppt下载地址。
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