描述 我的目标是在不编写额外代码的情况下，通过GUI（或您可以调用Web应用程序）简化经过预训练的深度学习模型的安装和培训。 设置数据集并立即开始训练，并使用TensorBoard或DLTGUI工具对其进行监视。 没有更多的参数，没有更多的数据预处理。 在开发此应用程序时，我受到NVIDIA开发的DIGITS系统的启发。 训练图像分类算法不会有任何问题。 训练图像分类模型，保存模型并根据保存的模型进行预测很容易。 几个参数！ 您将能够在预训练的模型上训练。 它在1.0中不存在，但是，

数字 数字（在d EEP学习摹PU牛逼下雨变体系）是培养深度学习模型web应用程序。 当前支持的框架是：Caffe，Torch和Tensorflow。 反馈 除了提交请求请求外，还可以通过提交功能请求并对其进行投票。 文献资料 最新和最新文档可在。 安装 安装方式 支持的平台 可用版本 使用说明 资源 Ubuntu 14.04、16.04 官方DIGITS容器可通过docker pull命令在nvcr.io上获得。 用法 安装DIGITS后，请访问以获取介绍性演练。 然后，在和查看其他一些