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深度学习工程师生存指南

在线阅读：https://dl.ypw.io 在线阅读：https://ypwhs.github.io/dl-engineer-guidebook/ 项目地址：https://github.com/ypwhs/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