Module
Course
stanford-cs231n-course
Branches
Роль
Описание

Рабочее окружение для курса Стенфордского Университета CS231n, Spring 2017 - Сверточные нейронные сети для визуального распознавания.

О рабочем окружении

Данное рабочее окружение включает в себя все программное обеспечение, использующееся для обучения и домашней работы в этом курсе. Все программы собраны, установлены, настроены, протестированы и готовы к немедленной работе.

Окружение поставляется в нескольких вариантах - аплайнсах, которые отличаются версиями Python, TensorFlow, PyTorch, а также оптимизацией под разные аппаратные возможности - только CPU x86, или совместно CPU x86 и NVidia GPU.

Версии программ и оптимизация

В оригинальном курсе используются Python 3.5, TensorFlow 1.0.1 и PyTorch 0.1.11. Чтобы быть уверенным в том, что все примеры из курса будут выполняться без проблем, можно выбрать сборку с этими версиями. Но можно использовать и более новые версии - в них устраняются различные баги, добавляются новые возможности и дорабатывается документация.

Machine learning education

Конструктор программного окружения для образовательных курсов по машинному обучению и глубокому обучению.

Course stanford
The pre-configured and ready-to-use runtime environment for the CS231n course - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University, Spring 2017. It includes latest versions of Python 3, TensorFlow, and PyTorch. The stack also includes CUDA and cuDNN, and is optimized for running on NVidia GPU.
stanford-cs231n-course:1617spring, tensorflow:1.5.0, pytorch:0.3.0, keras:2.1.2, python:3.6.3, cuda:9.0.176, cudnn:7.0.5, cuda_only-nvidia_drivers:384.111
Course stanford
The pre-configured and ready-to-use runtime environment for the CS231n course - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University, Spring 2017. It includes latest versions of Python 3, TensorFlow, and PyTorch. The software stack is optimized for running on CPU.
stanford-cs231n-course:1617spring, tensorflow:1.5.0, pytorch:0.3.0, keras:2.1.2, python:3.6.3
Course stanford
The pre-configured and ready-to-use runtime environment for the CS231n course - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University, Spring 2017. It includes latest versions of Python 2, TensorFlow, and PyTorch. The stack also includes CUDA and cuDNN, and is optimized for running on NVidia GPU.
stanford-cs231n-course:1617spring, tensorflow:1.5.0, pytorch:0.3.0, keras:2.1.2, python:2.7.14, cuda:9.0.176, cudnn:7.0.5, cuda_only-nvidia_drivers:384.111
Course stanford
The pre-configured and ready-to-use runtime environment for the CS231n course - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University, Spring 2017. It includes latest versions of Python 2, TensorFlow, and PyTorch. The software stack is optimized for running on CPU.
stanford-cs231n-course:1617spring, tensorflow:1.5.0, pytorch:0.3.0, keras:2.1.2, python:2.7.14
Course stanford
The pre-configured and ready-to-use runtime environment for the CS231n course - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford University, Spring 2017. It includes original (old) versions of Python, TensorFlow, and PyTorch, used in the course. The stack also includes CUDA and cuDNN, and is optimized for running on NVidia GPU.
stanford-cs231n-course:1617spring, tensorflow:1.0.1, pytorch:0.1.11, keras:2.0.2, python:3.5.4, cuda:8.0.61, cudnn:5.1.10, cuda_only-nvidia_drivers:384.111