DLP V3.0

深度学习平台(DLP)是专门用于开发深度学习应用的免编程平台。DLP提供开发一个深度学习应用流程中的主要模块:数据处理, 网络设计, 模型训练, 模型部署.

DLP致力于帮助开发者节省开发时间,将更多的精力放在网络设计上。

在DLP上开启深度学习之旅!

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data processing

DLP V3.0的主要特性

支持Keras

keras

全新的推理模块

deploy

用户手册3.0

user guide

DLP V2.5的主要特性

支持Tensor Core

docker

丰富的网络库

object detection

用户手册2.5

user guide

DLP V2.0的主要特性

支持Docker

docker

目标检测

object detection

用户手册2.0

user guide

数据处理模块

DLP的数据处理模块目前为三种应用场景提供数据处理及打标功能:图像分类、目标检测,以及图像语意分割。

开发者只需利用鼠标进行点击和拖拽,就可以完成针对不同任务的数据处理及打标工作。

由于数据打标在很多情况下不是一个人能够完成的工作,因此DLP的数据处理模块支持团队协作打标。

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data processing

网络搭建模块

DLP的网络搭建模块为开发者提供了一个恣情发挥创造力的舞台,开发者可在此尝试各种新奇的神经网络。

开发者只需利用鼠标进行简单的拖拽和连线即可搭建出一个神经网络。

放开创造力的缰绳,在DLP的平台上尽情驰骋。

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neural network design

训练可视化

DLP的训练可视化模块通过精美的图表和日志面记录为开发者提供了一个监控模型训练过程的工具。

通过训练可视化模块,开发者可高效地对比不同网络架构以及超参数配置所带来的性能差异。

图表永远是诠释数字的最佳手段。

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training

模型部署

当完成长时间的模型训练过程之后,最激动人心的时刻莫过于看到自己的模型发挥应有的作用。

DLP为开发者提供了一个友好的模型部署模块,开发者只需简单的几步配置即可。

配置完成之后,仅需鼠标轻轻一点,模型即可运转起来。

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model deployment

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