NVIDIA Digtal 一个集深度学习模型,数据集,训练和管理的平台
NVIDIA深度学习GPU培训系统（DIGITS）将深度学习的力量交到了工程师和数据科学家手中。 DIGITS可用于快速训练用于图像分类，分割和目标检测任务的高精度深度神经网络DNN。
DIGITS简化了常见的深度学习任务，例如管理数据，在多GPU系统上设计和训练神经网络，通过高级可视化实时监视性能以及从结果浏览器中选择性能最佳的模型进行部署。 DIGITS是完全交互式的，因此数据科学家可以专注于设计和培训网络，而不是编程和调试。
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0.主要特点
使用Caffe，Torch和TensorFlow设计，训练和可视化深度神经网络以进行图像分类，分割和目标检测
从DIGITS模型商店下载经过预先训练的模型，例如AlexNet，GoogLeNet，LeNet和UNET 进行学习速率和批量大小的超参数扫描，以提高模型准确性
安排，监视和管理神经网络培训工作，并实时分析准确性和损失
使用DIGITS插件导入各种图像格式和源
自动跨多个GPU扩展训练工作
使用TensorFlow交互式地训练模型并使用TensorBoard可视化模型架构
集成用于导入特殊数据格式的自定义插件，例如医学成像中使用的DICOM
将预训练的UNET模型添加到DIGITS模型存储中，以对医学图像进行图像分割
Import data for image classification and object detection neural networks
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