深度学习工程师生存指南

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在线阅读：https://ypwhs.github.io/dl-engineer-guidebook/
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本书会讲述一个深度学习工程师所需的所有东西：

如何配置一台深度学习工作站?
- CPU
- 主板
- 显卡
- 硬盘
- 内存
- 电源
- 网卡
- 机箱
- 显示器
- 键盘鼠标
本地设备
- Windows、Linux 还是 macOS？
- Mac 对比
- 其他
  - 触控板
  - 机械键盘
  - iPad Pro
  - 路由器
  - NAS
  - 移动硬盘
  - U盘
macOS 软件
- 终端
- 编辑器
- 浏览器
- 开发软件
- 实用工具
- 虚拟机
macOS 环境
- Homebrew
- oh my zsh
- 必备软件
  - 终端
  - 编辑器
  - 浏览器
  - 开发软件
  - 实用工具
  - 日常应用
- 必备命令
Python 环境
- Anaconda
- Python 库
Ubuntu 装机步骤
- 安装 Ubuntu
- 配置 ssh
- 配置 sudo 免密码和 apt 源（推荐）
- 安装 oh my zsh 以及常用命令（推荐）
- 安装 NVIDIA 驱动、CUDA 和 cuDNN（分为 apt 和 run 两种安装方式）
- 安装 Anaconda 和 Python 库
Ubuntu 环境
- CUDA
- cuDNN
- TensorFlow
- PyTorch
- 必备命令
  - curl
  - tmux 与 iTerm2 结合使用
  - screen 后台运行命令
常用 Linux 命令
- 文件查看
- 文件读写
- 打包压缩
- 权限管理
- 进程管理
- 磁盘管理
- 系统管理
- 系统监测
- 网络通信
CV 学习资源
- 公开课
- 网站
- 书籍
常用 CV 数据集
- 数据集使用方法
- MNIST
- CIFAR
- ImageNet
- VOC
- COCO
- CelebA
在 ImageNet 上表现出色的经典模型
- 预训练模型使用方法
  - TensorFlow
  - PyTorch
- 模型论文
如何使用 TensorBoard
- 安装
- 使用
  - 创建文件对象（writer）
  - 打开 TensorBoard 服务
  - 可视化模型结构
  - 记录标量（scalar）
  - 记录多个标量（scalars）
  - 记录图像（images）
  - 完整代码
- 总结
离线 Python 环境
- 下载 conda 安装包
- 下载 pkg 文件和 whl 文件
  - 启动 miniconda 容器
  - 添加 conda 源（可选）
  - 下载 pkg 文件
  - 配置 pip 源（可选）
  - 下载 whl 文件
- 在离线机器上进行安装
  - 将离线包传到离线机器上
  - 安装 conda
  - 创建 Python 虚拟环境
  - 安装 whl 库

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