MegEngine入门
本课程会对MegEngine的基本概念、基本使用操作进行介绍,适合初次使用MegEngine或者初次接触深度学习框架的开发者。请注意:本教程适用于MegEngine v1.0以前的版本。
MegEngine简介
MegEngine简介
介绍旷视MegEngine的背景、整体架构、主要特性以及社区资源
框架安装和MegStudio
框架安装和MegStudio
介绍在64位操作系统下如何编译和安装MegEngine,开启MegEngine体验之旅
基本概念介绍
基本概念介绍
MegEngine 是基于计算图的深度神经网络学习框架,首先为大家介绍计算图、张量、算子和自动求导等概念
网络搭建
网络搭建
分别介绍了基于 functional 和基于 Module 搭建网络的两种方式
数据加载与处理
数据加载与处理
介绍如何使用 MegEngine如何使用一系列数据集接口帮助用户简化数据的准备与预处理
网络的训练和测试
网络的训练和测试
以LeNet 为例,介绍在 MegEngine 中搭建的网络如何进行训练和评估
动态图与静态图
动态图与静态图
介绍动态图静态图的概念以及如何实现动静态图模式使用完全相同的一套代码
如何使用MegEngine训练XOR
如何使用MegEngine训练XOR
介绍了如何训练一个多层感知机解决 XOR 问题
用MegEngine训练CIFA-10分类器
用MegEngine训练CIFA-10分类器
介绍了在 CIFAR-10 数据集上如何训练一个ResNet18网络完成分类任务
如何用 MegEngine 实现手写数字识别
如何用 MegEngine 实现手写数字识别
介绍了使用MegEngine进行MINIST字符集识别
模型部署
模型部署
以ShuffleNet为例, 介绍如何将模型部署到移动终端并做实时推理
模型的量化优化
模型的量化优化
介绍在MegEngine框架中如何通过量化来对模型进行优化