Code Monkey home page Code Monkey logo

neuroworkshop's Introduction

NeuroWorkshop

Интенсив по нейронным сетям и глубокому обучению

Данный интенсив предназначен как первоначальное введение в тематику нейронных сетей для разработчиков, желающих применять соответствующие технлологии в своих проектах. Интенсив проводился в рамках большой июньской школы DevCon 2017. Видеозапись интенсива доступна на нашем канале YouTube, а презентации - здесь.

Для общения - присоединяйтесь к чату @neuroworkshop

Первым делом - зайдите сюда

О чем будет рассказано на интенсиве

Первые шаги

Для проведения интенсива вам потребуется:

  • Возможность работать с Azure Notebooks, т.е. компьютер с браузером и Microsoft Account. Создать Microsoft Account можно на http://outlook.com, заведя там почтовый ящик.
  • Виртуальная машина с GPU в облаке Microsoft Azure (для выполнения финального задания). Для этого нужна подписка на Microsoft Azure.

Делаем копию всех материалов в Azure Notebooks

  1. Заходим по адресу https://notebooks.azure.com/sosh/libraries/neuroworkshop
  2. Нажимаем Clone and Run
  3. При необходимости заходим с Microsoft Account.

С помощью Azure Notebooks можно будет выполнить большинство заданий интенсива, но для выполенения финального задания, и для быстрого экспериментирования, будет удобнее использовать виртуальную машину с GPU.

Создаём виртуальную машину с GPU

Для начала, вам нужна облачная подписка. Если у Вас её нет, получить её можно так:

  1. На мероприятии, если вам раздали код Azure Pass - следуем инструкции http://aka.ms/azpass
  2. Если вы смотрите онлайн или решили пройти мастер-класс самостоятельно - получаем trial-подписку на месяц по ссылке. Для этого потребуется кредитная карта.

В обоих случаях надо использовать Microsoft Account, который не был привязан ранее к облачной подписке. В противном случае вы не сможете привязать к такому аккаунту пробную подписку.

Процесс создания виртуальной машины с GPU подробно описан тут: http://bit.ly/datasciencevm

К сожалению, на подписках Azure Trials и Azure Pass иногда бывает сложно создать виртуальную машину с GPU, поскольку ресурсов GPU в облаке в целом не хватает. Поэтому рекомендуем вам попробовать (в следующем порядке):

  1. Создать виртуальную машину Data Science Virtual Machine - Windows 2016 типа N-Series NC6 (в одном из доступных регионов: South-Central US, East US, North Europe - но можно попробовать и другие)
  2. Если не получилось - создать такую же машину на базе N-Series NV6 (таких машин значительно больше, поэтому вероятность успеха выше)
  3. Попробовать воспользоваться одной из заранее созданных машин - информация будет на мероприятии
  4. Использовать машину с CPU, выбрав CPU помощнее

Конфигурируем машину для работы на интенсиве

  1. Войдите в созданную машину при помощи удалённого рабочего стола
  2. Откройте консоль cmd.exe
  3. Перейдите в директорию c:\dsvm - cd \dsvm
  4. Склонируйте этот репозиторий: git clone http://github.com/shwars/NeuroWorkshop
  5. Перейдите в директорию cd NeuroWorkshop\Utils
  6. Запустите setup.bat. Этот файл сделает следующее:
    • скопирует все необходимые Azure Notebooks в папку \dsvm\notebooks\NeuroWorkshop, чтобы они стали вам доступны
    • подключит удалённый диск с данными для обучения как диск L:
    • скопирует обучающие данные для задачки кошки против собак на локальный диск в папку C:\Cats_Dogs
  7. После этого вы можете:
    • работать в удалённом доступе, открыв браузер на адрес https://localhost:9999
    • закрыть удалённый доступ, и обратиться к удалённой машине через браузер http://<address>:9999

Если вы не можете войти в Azure Notebook по указанному адресу, убедитесь, что: - вы настроили пароль и автозапуск Azure Notebooks, как описано тут - вы настроили доступ к удалённой машине по порту 9999

Работа на лабораторных машинах

Если вам не удалось создать в облаке свою виртуальную машину, вы можете воспользоваться одной из доступных лабораторных машин:

Пароль и инструкции будут предоставлены на занятии.

Полезные материалы

neuroworkshop's People

Contributors

shwars avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.