分布式深度学习算法的部署及其实现任务书

 2020-02-18 05:02

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1.前期知识储备

学习机器学习、深度学习的有关概念,学习并掌握python语言、tensorflow和cnn实现的方法。

2.主要设计内容

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献(不少于3篇外文文献),并每篇书写200-300字文献摘要(装订成册,带封面)。

2. 认真填写周记,完成至少1500字开题报告(“设计的目的及意义”至少800汉字,“基本内容和技术方案”至少400汉字,进度安排应尽可能详细)。

3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面)。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1.2019/1/19-2019/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;

2.2019/1/19-2019/2/28:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;

3.2019/1/19-2019/2/28:撰写及修改毕业论文;

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4. 主要参考文献

[1] 余昌发 程学林 杨小虎. 基于kubernetes的分布式tensorflow平台的设计与实现. 计算机科学,2018, 45(22): 527-531.

[2] abadi m, agarwal a, barham p, et al. tensorflow:large-scale machine learning on heterogeneous distributedsystem. arxiv: 1603. 04467v2, 2016.

[3] 龚正 吴治辉 王伟等. kubernetes 权威指南: 从docker到kubernetes实践全接触(纪念版). 北京: 电子工业版社, 2017:1-42.

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