深度学习工程师生存指南

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在线阅读：https://ypwhs.github.io/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
  • 下载 conda 安装包
  • 下载 pkg 文件和 whl 文件
    • 启动 miniconda 容器
    • 添加 conda 源（可选）
    • 下载 pkg 文件
    • 配置 pip 源（可选）
    • 下载 whl 文件
  • 在离线机器上进行安装
    • 将离线包传到离线机器上
    • 安装 conda
    • 创建 Python 虚拟环境
    • 安装 whl 库

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