很多小伙伴都想用 YOLOv5 训练自己的数据集，于是 Dave 特意出了一版分享给大家。

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V100 的正确使用姿势？ PyTorch 半精度、混(合)精度训练，更少的 GPU 显存占用，更快的速度

本实验主要是使用 CutMix 方法在管状腺癌、粘液腺癌、乳头状腺癌在病理图样上的识别，辅助现代医疗系统进行癌症诊断。

使用 PyTorch 进行图像分类的基础代码

轴承是在机械设备中具有广泛应用的关键部件之一。由于过载，疲劳，磨损，腐蚀等原因，轴承在机器操作过程中容易损坏。轴承状态的监测和分析非常重要

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使用 TorchServe 对 PyTorch 训练的模型进行部署

tf_upgrade_v2 帮助将旧代码转换为新 API

🎉 论如何用 GTX 3080 跑出 GTX 3090 的效果，节约显存好办法 —— 梯度累积 🎉

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你的程序真的需要很大的显存吗？可能并不一定，来看看这篇文章能否帮助你省钱。

DINO 的初衷是质疑自监督学习相较于 CNN 是否为 Transformer(ViT) 提供了新的属性，但是在过程中，发现： - 自监督 ViT 的特征在图像的语义分割中包含的显式信息，这是之前监督学习下无论 ViT 还是 CNN 都没有出现的情况。 - 这个架构用一个很小的 ViT 提取出来的特征用 k-NN 来对 ImageNet 图像数据集进行分类可以达到 78.3% top-1 论文将这个自监督结构命名为 DINO 🦖 ，这种没有引入标签的“自蒸馏”形式在结合各种 ViTs 以后可以达到 80.1% top-1.

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🎉 Featurize 支持 Docker 了！点击右上角的保存至云盘自己试试吧！🎉

1. 创建 Python 环境 2. 激活环境 3. 将环境添加到 Jupyter Kernel

通过端口转发的方式访问实例上的 TensorBoard，对于其他应用也同样适用，例如 Microsoft NNI 等。

这个笔记本展示了各个 PyTorch Scheduler 的学习率曲线，你可以保存之后自行调整参数来查看学习率变化情况。

2019年至2020年间由严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)所引发全球大流行疫情。截至2020年5月11日，全球已有220多个国家和地区累计报告逾400万名确诊病例，逾28万名患者死亡。