作者rocking5566 (摇滚56)
看板deeplearning
标题[讨论] DL 建模与上产品的工具流程
时间Thu Feb 15 00:05:48 2018
这问题分为两块
1. prototype 时用的工具、环境
由於 prototype 时，需要能快速实作与修改网路架构、
方便训练、微调 hyper parameter、
fine tune weight
这部分常见的有两派
a. docker + tensorflow + high level api
ex: (keras or TFLearn or slim)
ipython notebook 修改上层流程
搭配 tensorboard 来看 learning curve
b. docker + caffe
ps: 用 docker 原因是装环境麻烦，build docker image 乾净俐落，
确保团队使用一样的环境
而且当环境被玩坏的时候，三秒复原给你看XD
2. 部署至产品上的工具
这边通常要求 forward 快速，相依 library 少
如果是 手机、嵌入式等 arm 环境，
则 library 大小、model 也是能小则小。
这一块较受欢迎的，有 tensorflow lite、caffe2、
core ml、ncnn、mobile deep learning
若是云端环境，则 mxnet 似乎是不错的选择
请问各位三百万大大，有推荐使用的工具吗？
蛮好奇不同情境下，适用的工具
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※ 编辑: rocking5566 (114.25.13.109), 02/15/2018 00:14:36
1F：→ aszx4510: 300万大大在隔壁板QQ 02/15 02:16
2F：推 aaaba: 300万大大在隔壁板QQ 02/15 09:34
4F：推 aaaba: 这类非tool面向的方法。这个人在youtube有许多相关talk。 02/15 09:37
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6F：推 XiDaDa5566: 300万是什麽梗? 02/20 03:59
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9F：推 st1009: 真正的问题是谁，看起来好像真有其人再隔壁版 02/28 16:29
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