Imagenet18: 快速训练大规模图像识别模型

Imagenet18: 快速训练大规模图像识别模型

imagenet18 Train ImageNet in 18 minutes on AWS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imagenet18

1. 项目基础介绍

imagenet18 是一个开源项目，旨在利用 AWS 云服务在短时间内（大约18分钟）训练 ImageNet 数据集。该项目主要由 Python 语言编写，同时使用了 Shell 脚本进行部分操作。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是提供了一个简化的流程，在 AWS 上快速部署和训练一个大规模的图像识别模型。主要特点包括：

• 自动化资源管理：包括 EFS、VPC、子网、密钥对和放置组等资源的创建和管理。
• 支持按需配置机器数量，以适应不同规模的训练需求。
• 使用 ncluster 进行实例管理和 spot 价格监控，以降低训练成本。
• 实现了训练进度的实时监控，并提供 TensorBoard 链接查看损失图表。
• 支持将训练结果实时同步到 Weights and Biases 平台。

3. 项目最近更新的功能

根据项目最近的更新，以下是一些新增的功能和改进：

• 优化了训练脚本的参数配置，提高了训练效率。
• 增加了对不同区域 spot 价格的检查功能，帮助用户选择成本更低的区域进行训练。
• 改进了资源清理流程，确保在训练完成后释放资源，降低成本。
• 优化了日志系统，使得训练进度和状态更加清晰。

以上是对 imagenet18 项目的简要介绍，它为那些希望快速实验大规模图像识别模型的研究者和开发者提供了一个非常有价值的工具。

imagenet18 Train ImageNet in 18 minutes on AWS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imagenet18