目录
第一章:OneFlow深度学习框架引言
1.1 深度学习框架的重要性
1.2 OneFlow框架的诞生背景
1.3 本章内容概要
第二章:OneFlow框架基础
2.1 OneFlow框架的安装与配置
2.1.1 环境准备
2.1.2 安装OneFlow框架
Linux系统安装
Windows系统安装
Mac OS系统安装
2.1.3 配置OneFlow框架
2.2 OneFlow框架的核心概念
2.2.1 张量(Tensor)
2.2.2 计算图(Computational Graph)
2.3 OneFlow框架的基本操作
2.3.1 张量操作
2.3.2 模型构建
2.3.3 模型训练
第三章:深度学习任务实践
3.1 图像分类任务
3.1.1 数据准备
3.1.2 模型构建
3.1.3 模型训练与评估
3.2 目标检测任务
3.2.1 数据准备
3.2.2 模型构建
3.2.3 模型训练与评估
3.3 自然语言处理任务
3.3.1 数据准备
3.3.2 模型构建
3.3.3 模型训练与评估
第四章:OneFlow框架高级应用
4.1 模型微调(Fine-tuning)
4.1.1 数据准备
4.1.2 模型微调步骤
4.1.3 示例代码
4.2 迁移学习(Transfer Learning)
4.2.1 数据准备
4.2.2 迁移学习步骤
4.2.3 示例代码
4.3 模型压缩和量化
4.3.1 模型剪枝(Model Pruning)
4.3.2 模型量化(Model Quantization)
4.3.3 示例代码
第五章:OneFlow框架模型部署与应用
5.1 模型导出
5.1.1 完整导出
5.1.2 裁剪导出
5.2 模型部署
5.2.1 本地部署
5.2.2 云端部署