19. Phụ lục: Các công cụ cho Deep Learning

Trong chương này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua các công cụ chính để học sâu, từ giới thiệu máy tính xách tay Jupyter trong Section 19.1 để trao quyền cho bạn các mô hình đào tạo trên Cloud như Amazon SageMaker trong Section 19.2, Amazon EC2 trong Section 19.3 và Google Colab trong Section 19.4. Bên cạnh đó, nếu bạn muốn mua GPU của riêng mình, chúng tôi cũng lưu ý đến một số gợi ý thiết thực trong Section 19.5. Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành người đóng góp của cuốn sách này, bạn có thể làm theo hướng dẫn trong Section 19.6.

• 19.1. Sử dụng Jupyter
  • 19.1.1. Chỉnh sửa và chạy mã cục bộ
  • 19.1.2. Tùy chọn nâng cao
  • 19.1.3. Tóm tắt
  • 19.1.4. Bài tập
• 19.2. Sử dụng Amazon SageMaker
  • 19.2.1. Đăng ký và đăng nhập
  • 19.2.2. Tạo một phiên bản SageMaker
  • 19.2.3. Chạy và dừng phiên bản
  • 19.2.4. Cập nhật máy tính xách tay
  • 19.2.5. Tóm tắt
  • 19.2.6. Bài tập
• 19.3. Sử dụng phiên bản AWS EC2
  • 19.3.1. Tạo và chạy Phiên bản EC2
  • 19.3.2. Cài đặt CDA
  • 19.3.3. Cài đặt MXNet và Tải xuống máy tính xách tay D2L
  • 19.3.4. Chạy Jupyter
  • 19.3.5. Đóng phiên bản chưa sử dụng
  • 19.3.6. Tóm tắt
  • 19.3.7. Bài tập
• 19.4. Sử dụng Google Colab
  • 19.4.1. Tóm tắt
  • 19.4.2. Bài tập
• 19.5. Chọn máy chủ và GPU
  • 19.5.1. Chọn máy chủ
  • 19.5.2. Chọn GPU
  • 19.5.3. Tóm tắt
• 19.6. Đóng góp cho cuốn sách này
  • 19.6.1. Thay đổi văn bản nhỏ
  • 19.6.2. Đề xuất một sự thay đổi lớn
  • 19.6.3. Thêm một phần mới hoặc một triển khai khung mới
  • 19.6.4. Gửi một thay đổi lớn
  • 19.6.5. Tóm tắt
  • 19.6.6. Bài tập
• 19.7. d2l Tài liệu API