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零基础入门旷视天元MegEngine/2.模型构建和训练入门.md

+## 主题
+模型构建和训练入门
+## 讲师
+刘清一<br/>
+毕业于北京大学数学科学学院，旷视研究院深度学习框架研究员，负责 MegEngine 分布式训练和 GPU 间通信的开发，加入旷视之前曾经在百度参与大规模分布式计算平台的开发，对分布式系统有一些经验和积累。
+## 概要
+* 如何使用 Dataset、Sampler 和 DataLoader 进行数据的加载和预处理。
+* 简单介绍神经网络的基本算子，逐层搭建神经网络模型。
+* 讲解如何使用梯度下降法优化神经网络的参数。
+* 介绍 MegEngine 的数据并行方法，在多个 GPU 上并行训练。
+* 如何将训练好的模型的保存为文件，以及如何从文件中加载模型。
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+## PPT地址
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+[2.模型构建和训练入门课件.pdf](./零基础入门旷视天元MegEngine/PPT合集/2.模型构建和训练入门课件.pdf)
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+## 视频地址
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+待补充
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+## 作业
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+1. 使用 MegEngine 搭建 LeNet5 网络
+2. 在 MNIST 数据集上进行训练
+3. 保存训练好的模型
+4. 计算在测试集上的准确率
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+### 如何提交
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+将 MegStudio 运行成功的截图及个人信息发送到邮箱：mgesupport@megvii.com
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+**邮件标题：** 天元入门第二次课程作业
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+**邮件内容**
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+* 截图
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