2022年4月6日16点00分0.租GPUGPU租用AUTODL的RTX2080Ti1.install.md这次直接使用autodl自带的pytorch试试，PyTorch1.6.0Python3.8Cuda10.1condacreate-ns2anetpython

实验记录写在前面windows环境下运行：【用于图像修复、数据增强等】结合官方代码教程，在Windows10下运行pix2pix-tensorflow（tensorflow==1.4.0python=3.6）AutoDL

目录写在前面重要的参考链接：一、创建实例二、配置环境+上传数据流程（1）先下载好镜像，然后通过Xftp软件上传（2）上传数据到AutoDL自带的网盘中1.直接上传（每次只能上传单个文件，建议上传zip压缩包

问题报错：昨天在用Autodl远程跑YOLOV7时，跑完100epoch后，突然报错，说是对象错误，但是训练结果已经保存，相信也有人遇到这个问题。

作为降低AI科学家门槛，加速AI应用部署的利器，最近几年在工业界的发展十分迅速，同时也出现了许多商业产品和优秀的开源项目包括AutoGluon，H2O，AutoX，AutoDL等等。

参考掘金的一篇知乎的一篇介绍一个好用的神器pycaret关于AutoML，你想知道的都在这里！-松桦的文章-知乎知乎这篇总结的很全了

目录主流云服务器autoDL云服务器进行深度学习教程1、购买autoDL云服务器2、向服务器上传项目数据3、解压服务器上的项目数据4、终端训练4.1远程IDE4.2代码执行结束自动关机4.3查看GPU信息

标签格式转换3.可视化数据集4.数据集裁剪三、修改配置文件1.修改classes2.修改训练参数四、训练并测试1.训练2.测试3.预测五、总结参考资料前言mmrotate旋转目标检测框架的学习与使用是在AutoDL

上干货：一、AutoDL算力租用平台使用https://www.autodl.com/register?

一、VSCode配置SSH登录打开VSCode下载Remote-SSH插件远程连接，在AutoDL开机后可直接复制待连接的实例的账号和密码，复制账号时注意删除末尾的空格复制账号后连按两次enter键，右下角弹出下图后

近日，堪称史上最难的第五届“AutoDL挑战赛”历经3个多月、2个阶段的挑战，终于落定。

二、使用AutoDL服务器1.AutoDL地址https://www.autodl.com/register?code=e0ab7117-bd25-4480-8184-

目录1.卸载pycharm社区版1.1软件卸载1.2删除环境变量1.3删除注册表2.PyCharm2021.3专业版下载安装3.PyCharm2021.3专业版与AutoDL远程连接1.卸载pycharm

Python：3.7编译器：jupyternotebook深度学习框架：TensorFlow2.7.01.前期准备工作1.1设置GPU这里最后我还是选择了用AutoDL的算力，不舍得在自己电脑上跑。

AutoDL是一个国内的GPU租用平台，最近使用了一下，体验感还是很nice的，所以写了篇博客来介绍一下该平台的具体使用方式，也可以当做一个教程来学习^_^网址：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU

在autoDL上边租一个GPU用来测试。主要调试的代码是mmrotate里边的ReDet、OrientedR-CNN、S2ANet。

目录前言一、GPU租用二、AutoDL算力租用1.创建实例2.SSH远程连接三、Pycharm中SSH、SFTP连接远程服务器编辑调试SFTP配置创建一个新的Pycharm项目（如果你的代码在服务器上，

来源来自bilibili视频学习笔记学习视频参考地址：Pycharm连接远程GPU服务器跑深度学习_哔哩哔哩_bilibiliPycharm连接远程GPU服务器跑深度学习这里采用AutoDL里的服务器打开

目录1、pycharm远程连接AutoDL2、FileZilla连接自己的AutoDL服务器3、连接AutoDL实例终端1、pycharm远程连接AutoDL实例必须是开机状态选择左上角的File->settings

一、准备1、pycharm专业版2、FileZilla3、AutoDL算力平台二、远程连接详细步骤在许多平台都有，不再详细描述。

文章目录前言Pycharm远程连接AutoDL配置YOLOv5环境获取PASCALVOC2007数据集训练技巧守护进程（离线训练）自动关机References前言本文选择使用Pycharm连接AutoDL

因为内容比较多，所以多分几个文章进行分段式讲解（一）创建AutoDL示例并进行无卡开机1.首先进入AutoDL官网AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL2.进行注册，可以领10元的代金券

近日，由36氪主办的「WISE2021新经济之王」峰会在上海举行，会上重磅发布「WISE2021新经济之王」年度硬核企业榜，九章云极DataCanvas公司凭借在人工智能领域AutoML、AutoDL等

框架和全流程工具1)模型训练组件2)模型部署组件PaddleInference:PaddleServing:PaddleLite:Paddle.jsPaddeSlim:X2Paddle:3)其他全研发流程的辅助工具AutoDL

近日，由36氪主办的「WISE2021新经济之王」峰会在上海举行，会上重磅发布「WISE2021新经济之王」年度硬核企业榜，九章云极DataCanvas公司凭借在人工智能领域AutoML、AutoDL等

导读：「深度赋智」首推以知识驱动的全自动机器学习架构，应用于2020四月结束的国际自动机器学习领域的顶级赛事NeurIPS-AutoDL竞赛，并以压倒性优势获得世界冠军，相关论文于近日被人工智能顶刊IEEETPAMI

技术编辑：宗恩丨发自SiFouNewOfficeSegmentFault思否报道丨公众号：SegmentFaultNeurlPS举办的AutoDL2019-2020系列竞赛决赛落下帷幕，来自深度赋智的DeepWisdom

8月31日将举办第三期线下技术沙龙，本期邀请百度大数据实验室主任浣军博士分享《AutoDL:自动深度学习建模技术和应用》，诚邀各位加入。主讲人简介：浣军博

自动化机器学习（AutoML）最近变得越来越火，是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索（NAS）是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰富的经验和专业知识，神经网络有众多的超参数，导致其搜索空间巨大。NAS即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构，实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习的NAS以来，已产出200多篇论文，仅2019年上

概述本文要解决的问题是在文献[1]和[2]中都提到过的跳跃连接聚集的问题。虽然跳跃连接可以使超网络的长度可以收缩，但它使超网络的训练便得不稳定，进而使评估模型变得困难。本文首先深入讨论了跳跃连接给训练带来的不稳定性，给出了造成这种现象的根本原因；然后提出了一种可学习的稳定子，使超网络在可变深度的情况下训练也变得稳定；最后利用这种稳定子在ImageNet上训练达到了76.9%的SOTA，且相比于Ef

自动化机器学习（AutoML）最近变得越来越火，是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索（NAS）是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰富的经验和专业知识，神经网络有众多的超参数，导致其搜索空间巨大。NAS即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构，实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习的NAS以来，已产出200多篇论文，仅2019年上

1.引言个人以为，机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展，且AutoML或者AutoDL的发展无疑是最好的证明。

因为之前的rtorrent的前端webui工具rutorrent太容易崩溃了，实在受不了，后来发现了Flood的界面更好看，只是没autodl-irssi功能。

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自动模型压缩再升级，MIT韩松团队利用强化学习全面超越手工调参细粒度稀疏也能取得高加速比：神经网络模型压缩与加速的新思路模型压缩：识别感知的深度神经网络信道裁剪用异构卷积训练深度CNN：提升效率而不损准确度解读百度AutoDL

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百度深度学习框架paddlepaddle飞桨的简介、安装、使用方法之详细攻略目录paddlepaddle百度深度学习框架的简介1、飞桨全景图与四大领先技术2、丰富的工具组件1.PaddleHub2.PARL3.AutoDL4

受访者|深度赋智创始人&CEO记者|夕颜出品|CSDN（ID:CSDNnews）「AI技术生态论」人物访谈栏目是CSDN发起的百万人学AI倡议下的重要组成部分。通过对AI生态顶级大咖、创业者、行业KOL的访谈，反映其对于行业的思考、未来趋势判断、技术实践，以及成长经历。本文为「AI技术生态论」系列访谈第二十四期，通过背后的企业——深度赋智的创始人兼CEO吴承霖，来了解一下这项技术的详细解读，以及在

不说NAS和AutoDL（我认为CV和NLP中的常规任务完全是可以Auto的），对表单数据，一个AutoML系统真的很难真正Auto，我自己感觉有下面几点的问题。

安装版http://javadl.oracle.com/webapps/download/AutoDL?

AI公开课：19.05.29浣军百度大数据实验室主任《AutoDL自动化深度学习建模的算法和应用》课堂笔记以及个人感悟导读浣军博士，汉族，1975年出生于江苏苏州，华人科学家，教授，博士生导师，国际著名人工智能专家

今天，跟大家分享两本不错的书籍：《终身机器学习》和《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》，并以抽奖的形式分别送给大家3本纸质数

本文采用CCBY-NC-SA2.5CN协议授权。教程基于Debian8+一键安装脚本rtinst:https://github.com/arakasi72/rtinst由于部分PT站禁止使用rtorrent0.9.6，所以本教程将讲述如何安装rtorrent0.9.4，由于rtorrent0.9.4版本要求使用较低的openssl版本，脚本并没有对此处理，所以如果你在Debian9上使用rtins

BiosoftBin=/home/viru/binDownloadjavacd${Biosoft}wget-Ojre1.tar.gzhttp://javadl.oracle.com/webapps/download/AutoDL

$wgethttp://javadl.oracle.com/webapps/download/AutoDL?

近日，百度大数据实验室在arXiv上发布了两篇论文，一篇给出了任何深度学习网络在小学习率情况下的收敛性证明，包括用AutoDL搜出来的网络，另一篇则提供了一个正则化的方法，让AutoDL搜索到的网络的训练结果超过了之前所有公开报道的结果

近日，百度大数据实验室在arXiv上发布了两篇论文，一篇给出了任何深度学习网络在小学习率情况下的收敛性证明，包括用AutoDL搜出来的网络，另一篇则提供了一个正则化的方法，让AutoDL搜索到的网络的训练结果超过了之前所有公开报道的结果

据悉，AutoWSL是继AutoCV、AutoCV2、AutoNLP、AutoSpeech之后的第5届自动深度学习（AutoDL）挑战赛，比赛已于9月24日正式开始。本次挑战赛聚焦于弱监督学习

据悉，AutoWSL是继AutoCV、AutoCV2、AutoNLP、AutoSpeech之后的第5届自动深度学习（AutoDL）挑战赛，比赛已于9月24日正式开始。本次挑战赛聚焦于弱监督学习

AutoDLTransfer是百度研发的AutoDL技术之一,结合模型网络结构搜索、迁移学习技术、并针对用户数据进行自动优化的模型,与通用