Материалы курса Глубокое обучение (практика) для 3 курса НоД МКН СПбГУ

Содержимое

Тема	Ноутбук и запись	Задания
1. Знакомство с Pytorch: тензоры, autograd, обучение перцептрона	01_pytorch_intro.ipynb Запись практики	01_basics.ipynb 01_mnist.ipynb
2. Как не потерять градиент: функции активации, инициализация, нормализация	02_initialization_batchnorm.ipynb Запись практики	03_init_act_norm_optim.ipynb
3. Регуляризация. Введение в свёрточные сети	03_regularization.ipynb 04_cnn_intro.ipynb Запись практики
4. Pytorch Lightning (самостоятельное изучение)	05_lightning_etc.ipynb	04_finetuning_augmentation.ipynb
5. Семантическая сегментация	06_segmentation.ipynb Запись практики	05_cell_segmentation.ipynb
6. Обнаружение объектов	07_object_detection.ipynb

Записи практик 3 курса СП можно найти по ссылке

Создание окружения conda

Для Linux и Windows:

# создаём окружение из файла
PIP_EXISTS_ACTION=w conda env create -f environment-linux.yaml
# активируем окружение
conda activate dl-mcs

Если вы добавили новые зависимости в .yaml файл, среду можно обновить командой

conda env update -f environment-linux.yaml --prune

Для MacOS команды аналогичные, но указываем environment-macos.yaml