用滴滴云 Notebook 快速上手 PyTorch-MINIST 手写体
在本教程中,您将学习如何快速使用PyTorch训练一个神经网络学习如何识别手写数字。
本文使用滴滴云Notebook作为开发环境,滴滴云Notebook服务集成了CUDA、CuDNN、Python、TensorFlow、Pytorch、MxNet、Keras等深度学习框架,无需用户自己安装。
Part.1 购买Notebook服务
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进入控制台Notebook页面单击创建Notebook实例按钮 选择基础配置: 选择 付费方式:当前仅支持按时长。 选择 可用区:选择靠近您客户的地域,包括广州1、2区。 选择 配置规格:根据需要的CPU、GPU、显卡和内存,选择相关配置。 选择 镜像:提供了Jupyter Notebook镜像和Jupyter Lab镜像,这里选择>jupyter-lab-v1。 设置 系统盘:根据需求选择系统盘的大小,设置范围为80GB - 500GB。
名称和标签 输入 Notebook名称。 输入 标签键以及键值,单击添加按钮,可添加多个标签。
访问Notebook 进入我的Notebook页面,在操作列单击打开Notebook。 进入Notebook详情页面,单击打开Notebook。
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
class Net(nn.Module):
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
epochs = 20
Train Epoch: 2 [29984/60000 (100%)] Loss: 0.212607
Train Epoch: 3 [29984/60000 (100%)] Loss: 0.054339
Train Epoch: 4 [29984/60000 (100%)] Loss: 0.085429
Train Epoch: 5 [29984/60000 (100%)] Loss: 0.084620
Train Epoch: 6 [29984/60000 (100%)] Loss: 0.053965
Train Epoch: 7 [29984/60000 (100%)] Loss: 0.098088 Train Epoch: 8 [29184/60000 (49%)] Loss: 0.008589
产品概述 滴滴云托管机器学习平台DAI提供托管机器学习环境,帮助企业和AI开发者快速构建、训练和部署机器学习模型。DAI提供了丰富的机器学习开发环境,使得开发者专注于机器学习任务本身,产出高质量AI模型。
产品服务 Notebook:提供Jupyter Notebook和Jupyter Lab服务,内置CUDA、CuDNN、TensorFlow、Pytorch、MxNet、Keras等常用工具和机器学习框架,快速交付机器学习开发环境。
训练(敬请期待):快速创建机器学习训练任务,支持Automl和自动化调参,支持可视化训练任务监控、训练日志查看、训练任务启动、暂停和停止等。
模型部署(敬请期待):在线部署机器学习模型,一键发布推理服务,支持推理服务在线升级和监控。
AI入门教程:提供了经典算法入门教程,结合Notebook服务,沉浸式动手学习机器学习算法。
产品优势
可视化开发
滴滴云Notebook实例提供了Jupyter和Jupyter Lab集成开发环境,可基于Web的可视化界面编写和执行代码。Notebook实例提供了多种GPU计算配置规格,系统盘空间可灵活调整,满足各类开发任务的资源需求。
训练机器学习模型(敬请期待)
可视化训练平台支持TensorFlow、Pytorch、MxNet、Keras等多种机器学习框架,支持AutoML和自动化调参。
部署机器学习模型(敬请期待)
可视化模型部署管理,支持多种机器学习框架,支持模型在线升级。
产品路线图
Notebook实例配置规格
注:以120GB存储空间举例,价格会随存储空间而变化
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