图像识别太难？试试NVIDIA的交互式开源GPU训练平台DIGITS

Posted 2021-04-07 InfoQ

作者 | Vincent

自从深度学习被提出以来，它已经在图像分类、目标识别、图像分割等领域获得广泛的应用与关注，无论你是人工智能领域的新手还是老炮儿，深度学习都将是你必学的一课。但是，深度学习框架之复杂，调参之繁琐让不少研究人员头疼不已，那么有没有一种方法既能够让菜鸟快速上手，又能够让老炮儿轻松减少工作量呢？  

深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。NVIDIA 英伟达研发的图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU），无疑为深度学习的发展提供了强有力的硬件支撑。

而 NVIDIA 英伟达开发的深度学习训练系统（NVIDIA Deep Learning GPU Training System, 简称：DIGITS）则更是为深度学习研究者们减轻了学习与工作的压力。

面对众多的深度学习开发框架，你是不是深陷安装配置深度学习开发框架环境中，是不是苦于码代码、调试改 Bug 中。

那么，今天你将发现，世界上还有一款超级简单易用的深度学习平台工具，是的，这就是 DIGITS。说到底，DIGITS 是对现有流行深度学习开发框架的最高级的抽象封装，你所需做的只不过是点点按钮、改改参数，就能轻松实现基于深度学习模型的图像分类、目标检测、分割等任务，并以图形界面的方式展现出来。

AI 前线联合 NVIDIA 开发者社区为各位带来一场 DIGITS 平台的深度使用在线学习课程！分分钟轻松上手 DIGITS，让你从菜鸟变老炮，老炮变大神！

课程时间

10 月 22 日（周一） 晚上 8:00-9:30

课程形式

在线直播

课程介绍

NVIDIA 的交互式开源 GPU 训练平台 DIGITS 内部封装了 CAFFE/Torch/TensorFlow 框架，开发人员可以直接使用 DIGITS 训练出基于 CAFFE/Torch/TensorFlow 框架的模型而不需要学习 CAFFE/Torch/TensorFlow 的编程语言，DIGITS 同时提供编程入口，方便用户导入自己编写的标准 CAFFE/Torch/TensorFlow 网络代码。

您可以通过下面课程深度了解 DIGITS

• DIGITS  诞生背景及功能简介

• DIGITS  的训练数据集导入

• DIGITS  的基本模型训练操作：图片分类

• DIGITS  用于目标检测

• DIGITS  用于图像分割

• DIGITS  迁徙学习的使用

• DIGITS  Plugin 的使用

学完这些内容，你将可以自己使用 DIGITS，轻松实现图像分类、目标识别、图像分割等操作，让你的深度学习研究更上一层楼！

如何报名

点击【阅读原文】，立即报名参加！