#1029 #为GCU打Call# 移植Pytorch resnet18图像分类模型

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created 11 months ago by zeizei · 1 comments
zeizei commented 11 months ago
[第8期打榜活动](https://openi.org.cn/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=233),欢迎大家参与以下3个任务,有机会获得300-1000元激励: **1、体验反馈**(5积分/任务,10分为上限) 用户在OpenI根据GCU已有示例,参考README,在图像分类、图像分割、目标检测、自然语言、语音、关键点等领域选择其中一个模型完成训练。将体验反馈至此Issue评论中:https://openi.pcl.ac.cn/Enflame/GCU_Pytorch1.10.0_Example/issues/4 **2、log优化**(5积分,10分为上限) 针对1)中出现的无过程log导致不清楚训练情况等不友好问题,提出解决建议或方案,要求至少输出每个epoch acc/loss及对应的时间、结果等,提交issue支持不合理之处。将优化方案提交至此Issue评论中:https://openi.pcl.ac.cn/Enflame/GCU_Pytorch1.10.0_Example/issues/5 **3、移植resnet18图像分类网络模型**(30积分/任务,60分为上限) 进一步丰富GCU Pytorch示例,从Pytorch官网移植resnet18 GPU->GCU ,数据集可以使用燧原科技提交的imagenet 50分类,或者启智公开数据集均可,要求模型有收敛趋势、性能不低于400 image/s,且输出移植README.md或git gpu/gcu提交差异链接,以及使用体验及建议,包括使用bug、易用性及个人实际感受,建议内容越详细越好。请将反馈贴至此任务链接:https://openi.pcl.ac.cn/Enflame/GCU_Pytorch1.10.0_Example/issues/3
非常棒!
zeizei closed this issue 10 months ago
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