数据预处理、搭建模型、调参，手把手带你入门模型构建和训练

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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