感谢您参与英伟达Metropolis从原理到实战系列直播！今天直播的主题是《从原理到实战, NVIDIA 迁移学习工具包（Transfer Learning Toolkit）最佳实践》。我们的直播将于16:00正式开始，本次直播针对各行业的需求和特点，利用NVIDIA原厂的产品技术优势和积累，帮助相关领域的合作伙伴，客户以及开发人员更好地理解NVIDIA相关硬件和软件的使用技巧，从而减少学习和试错时间，挖掘硬件算力的潜力，优化成本，为疫情后的需求和市场爆发做好准备。希望这样的培训能帮助到大家

问题：实时性与精度的保证

迁移学习：

从0开始训练与迁移学习的准确度的情况。
迁移学习，可以准确度与花费时间都很好

架构：

工作流程
NGC模型下载本地
训练
调参
得到好的精度

然后剪枝，减少计算度
返回调整裁剪的门限

支持的网络模型

6个已经训练好的例子：

可以使用多GPU/集群训练

TLT数据集增强的方式

灵活的增加”类“

TLT工具介绍：

命令行接口，快速构建模型构建时间，学习成本很低

流程

定性与定量的分析工具：

裁剪后的分析：

YOLO v3效果很好

总结剪裁

部署方式;

开发资源：

NGC

演示

预训练模型

下载预先训练模型

如上，为训练配置文件

开始训练

评估

剪枝

部署

github：

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