w***g
发帖数: 5958 | 1 写了几个简化版的训练程序，以及nmist, cifar10的现成数据库用于玩耍。
imagenet 155G的数据我也downsize后用mozjpeg拼死压缩到了12G，就是
训练得用SSD。
https://github.com/aaalgo/picpac-demos
铁打的营盘流水的兵，数据把住了，框架随便换。 TF, mxnet, pytorch
都能支持。Lua/torch的binding也做了，不过估计也没人care了。
没玩过deep learning的同学，靠我这几个样例基本上也可以入门了。
CPU上train这两个dataset没啥问题。 |
g****t
发帖数: 31659 | |
x**********i
发帖数: 658 | 3 谢大牛指点
这两天在玩image net，您的名字赫然在列，膜拜
：写了几个简化版的训练程序，以及nmist, cifar10的现成数据库用于玩耍。
：imagenet 155G的数据我也downsize后用mozjpeg拼死压缩到了12G，就是 |
O***b
发帖数: 104 | 4 这个太赞了，生产力的源头啊。原来那个版本我就玩过
【在 w***g 的大作中提到】
: 写了几个简化版的训练程序，以及nmist, cifar10的现成数据库用于玩耍。
: imagenet 155G的数据我也downsize后用mozjpeg拼死压缩到了12G，就是
: 训练得用SSD。
: https://github.com/aaalgo/picpac-demos
: 铁打的营盘流水的兵，数据把住了，框架随便换。 TF, mxnet, pytorch
: 都能支持。Lua/torch的binding也做了，不过估计也没人care了。
: 没玩过deep learning的同学，靠我这几个样例基本上也可以入门了。
: CPU上train这两个dataset没啥问题。
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w*****r
发帖数: 197 | 5 我昨天还真花了点时间调研了一下现在github上做data augmentation的工具
感觉Data augmentation越复杂，picpac的优势越明显。如果如果针对data
augmentation有个开放接口，就好了。
举个例子，我有一个人脸数据集，除了做简单的几何变形，我还想在pca space里对每
个sample的坐标做pertubation，如果便捷植入？ |
w***g
发帖数: 5958 | 6 我设计得太generic了。
当时还有caffe和torch，所以觉得所有功能必须C++。
现在看来只剩python了，真要支持plugin的话，plugin也得是python写才行。
我自己的做法是不同类型的数据继承出一个新的项目。
目前还有picpac-wave用来做音频， picpac3d用来做3维CT数据。
【在 w*****r 的大作中提到】
: 我昨天还真花了点时间调研了一下现在github上做data augmentation的工具
: 感觉Data augmentation越复杂，picpac的优势越明显。如果如果针对data
: augmentation有个开放接口，就好了。
: 举个例子，我有一个人脸数据集，除了做简单的几何变形，我还想在pca space里对每
: 个sample的坐标做pertubation，如果便捷植入？
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g****t
发帖数: 31659 | 7 你可能需要琢磨下目标用户的人设？
然后软件和自己的开发时间，适当照顾主力用户需求。
有个帕累托原理，或者80-20原理。
80%用户是20%功能带来的。
但是微博这么杂乱的东西为何这两年
还死复生，我一直没看明白。所以我说的也不一定对。
另外在商言商，你要不去hack news发帖？第一行就说是
Imagnet之后的一大突破？
: 我设计得太generic了。
: 当时还有caffe和torch，所以觉得所有功能必须C 。
: 现在看来只剩python了，真要支持plugin的话，plugin也得是python写才
行。
: 我自己的做法是不同类型的数据继承出一个新的项目。
: 目前还有picpac-wave用来做音频， picpac3d用来做3维CT数据。
【在 w***g 的大作中提到】
: 我设计得太generic了。
: 当时还有caffe和torch，所以觉得所有功能必须C++。
: 现在看来只剩python了，真要支持plugin的话，plugin也得是python写才行。
: 我自己的做法是不同类型的数据继承出一个新的项目。
: 目前还有picpac-wave用来做音频， picpac3d用来做3维CT数据。
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x****u
发帖数: 44466 | 8 微博是靠着职业编辑无底线制造假新闻
比如我一个男同学最近忙于工作，微博却天天转发高中生追星迷妹的话题，这就是官方
盗号
【在 g****t 的大作中提到】
: 你可能需要琢磨下目标用户的人设？
: 然后软件和自己的开发时间，适当照顾主力用户需求。
: 有个帕累托原理，或者80-20原理。
: 80%用户是20%功能带来的。
: 但是微博这么杂乱的东西为何这两年
: 还死复生，我一直没看明白。所以我说的也不一定对。
: 另外在商言商，你要不去hack news发帖？第一行就说是
: Imagnet之后的一大突破？
:
:
: 我设计得太generic了。
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x****u
发帖数: 44466 | 9 训练用ssd是什么意思？为什么东西小了反而要ssd？
【在 w***g 的大作中提到】
: 写了几个简化版的训练程序，以及nmist, cifar10的现成数据库用于玩耍。
: imagenet 155G的数据我也downsize后用mozjpeg拼死压缩到了12G，就是
: 训练得用SSD。
: https://github.com/aaalgo/picpac-demos
: 铁打的营盘流水的兵，数据把住了，框架随便换。 TF, mxnet, pytorch
: 都能支持。Lua/torch的binding也做了，不过估计也没人care了。
: 没玩过deep learning的同学，靠我这几个样例基本上也可以入门了。
: CPU上train这两个dataset没啥问题。
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L****8
发帖数: 3938 | 10 net = slim.batch_norm(slim.conv2d(net, 32, 3, 1))
net = slim.max_pool2d(net, 2, 2)
你把relu都给去掉了？
【在 w***g 的大作中提到】
: 写了几个简化版的训练程序，以及nmist, cifar10的现成数据库用于玩耍。
: imagenet 155G的数据我也downsize后用mozjpeg拼死压缩到了12G，就是
: 训练得用SSD。
: https://github.com/aaalgo/picpac-demos
: 铁打的营盘流水的兵，数据把住了，框架随便换。 TF, mxnet, pytorch
: 都能支持。Lua/torch的binding也做了，不过估计也没人care了。
: 没玩过deep learning的同学，靠我这几个样例基本上也可以入门了。
: CPU上train这两个dataset没啥问题。
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w***g
发帖数: 5958 | 11 slim的conv2d自带relu。
【在 L****8 的大作中提到】
: net = slim.batch_norm(slim.conv2d(net, 32, 3, 1))
: net = slim.max_pool2d(net, 2, 2)
: 你把relu都给去掉了？
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w***g
发帖数: 5958 | 12 ssd是为了random seek。HDD没法seek。
ssd random I/O的速度基本上能保证GPU转满。
【在 x****u 的大作中提到】
: 训练用ssd是什么意思？为什么东西小了反而要ssd？
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L****8
发帖数: 3938 | 13 我记得你以前说过relu没用来着
【在 w***g 的大作中提到】
: slim的conv2d自带relu。
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w*****r
发帖数: 197 | 14 如果用ssd再组个raid0，没意义么？
【在 w***g 的大作中提到】
: ssd是为了random seek。HDD没法seek。
: ssd random I/O的速度基本上能保证GPU转满。
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w***g
发帖数: 5958 | 15 Raid1更快，多个盘镜像提速。走pcie的m2盘比ssd又快不少，就是堆不了太多还占pcie
。估计cpu做augmentation会先到瓶颈。
：如果用ssd再组个raid0，没意义么？
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x****u
发帖数: 44466 | 16 SSD和大RAM当cache怎么选择啊？
如果在云vm上操作，RAM不用不收钱，但SSD的存储费也不低啊
【在 w***g 的大作中提到】
: ssd是为了random seek。HDD没法seek。
: ssd random I/O的速度基本上能保证GPU转满。
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x****u
发帖数: 44466 | 17 深度学习模型的训练方法应该单独成为一个研究领域，研究在超参数固定优化算法固定
的时候怎么训练最终结果最好
数据无限且全部精确标记这个前提在地球上大部分时候都不成立啊。。。
【在 w***g 的大作中提到】
: 写了几个简化版的训练程序，以及nmist, cifar10的现成数据库用于玩耍。
: imagenet 155G的数据我也downsize后用mozjpeg拼死压缩到了12G，就是
: 训练得用SSD。
: https://github.com/aaalgo/picpac-demos
: 铁打的营盘流水的兵，数据把住了，框架随便换。 TF, mxnet, pytorch
: 都能支持。Lua/torch的binding也做了，不过估计也没人care了。
: 没玩过deep learning的同学，靠我这几个样例基本上也可以入门了。
: CPU上train这两个dataset没啥问题。
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w***g
发帖数: 5958 | 18 云就是这个讨厌。什么都要拆散了算计。
可以平时存在HDD，训练前拷到SSD。
本来可以cache一半，另一半从SSD读，50% hit rate。
不过这么做也没太大意义了。SSD反正也够快。
【在 x****u 的大作中提到】
: SSD和大RAM当cache怎么选择啊？
: 如果在云vm上操作，RAM不用不收钱，但SSD的存储费也不低啊
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x****u
发帖数: 44466 | 19 想起另一个问题：有没有想过图像预处理上GPU？
如果图较多较大的话，用CPU算也是不经济的吧
【在 w***g 的大作中提到】
: 云就是这个讨厌。什么都要拆散了算计。
: 可以平时存在HDD，训练前拷到SSD。
: 本来可以cache一半，另一半从SSD读，50% hit rate。
: 不过这么做也没太大意义了。SSD反正也够快。
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