Jetware - version: Курс Стенфордского Университета CS231n

Version

stanford-cs231n-course:1617spring

Module

stanford-cs231n-course

Version

1617spring

Роль

course

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.

Веб-сайт

http://cs231n.stanford.edu/

Links

Альтернативы

example-machine_learning-course

fast_ai-course

harvard-cs181-course

harvard-cs287-course

mit-mit_6_s094-course

mlcourse_open-course

stanford-cs20-course

stanford-cs224n-course

udacity-nd009t-course

udacity-nd101-course

Requires

stanford-cs231n-course_python_modules:1617spring, python, python_preset, jupyter_notebook, tensorflow, tensorflow_preset, pytorch, pytorch_preset, keras, keras_backend

Конструкторы (1)

Machine Learning Education

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

Аплайнсы (6)

aise / Stanford CS231n course Python 3 NVidia GPU (Latest versions)

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

aise / Stanford CS231n course Python 3 CPU only (Latest versions)

stanford-cs231n-course:1617spring, tensorflow:1.5.0, pytorch:0.3.0, keras:2.1.2, python:3.6.3

aise / Stanford CS231n course Python 2 NVidia GPU (Latest versions)

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

aise / Stanford CS231n course Python 2 CPU only (Latest versions)

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

aise / Stanford CS231n course NVidia GPU (Original versions)

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