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第2课预告
课程主题：模型构建和训练入门
本课讲师：刘清一，旷视研究院深度学习框架研究员
讲师简介：刘清一，毕业于北京大学数学科学学院，旷视研究院深度学习框架研究员，负责 MegEngine 分布式训练和 GPU 间通信的开发，加入旷视之前曾经在百度参与大规模分布式计算平台的开发，对分布式系统有一些经验和积累。
分享概要：
如何使用 Dataset、Sampler 和 DataLoader 进行数据的加载和预处理。 简单介绍神经网络的基本算子，逐层搭建神经网络模型。 讲解如何使用梯度下降法优化神经网络的参数。 介绍 MegEngine 的数据并行方法，在多个 GPU 上并行训练。 如何将训练好的模型的保存为文件，以及如何从文件中加载模型。
如何参与
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