TD DL

Travaux dirigés de deep learning

TD 1: Bases de PyTorch

Initiation à la syntaxe et aux bases de PyTorch avec:

• l'implémentation du jeu "fizz buzz" par apprentissage
• manipulation et visualisation d'un ensemble de données visuelles
• apprentissage de portes logiques par un modèle neuronal

Code pour Tensorflow partiellement disponible mais non corrigé en TD.

TD 2: DNN classiques (MLP, CNN, (bi)LSTM

Apprentissage de chiffres manuscrits sur MNIST avec un MLP, un CNN et un (bi)LSTM

conda create --name cs_td # python=3.11 en 2023
conda activate cs_td2
conda install pytorch torchvision pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
conda install -c conda-forge matplotlib

Si vous avez une GPU, il faut préalablement installer les drivers NVIDIA (et redémarrer votre machine). Avec e.g. ubuntu 22.04:

ubuntu-drivers devices # --> liste des drivers disponibles
sudo apt install nvidia-driver-535

TD 3: transfer learning et finetuning

Transfert d'apprentissage entre ImageNet et un petit problème cible. Étude du réglage fin du réseau.

conda activate cs_td2
conda install -c anaconda scikit-learn

TD 4: GAN

Modèle génératif (GAN) sur exemples jouet

conda activate cs_td2
conda install -c anaconda absl-py 

Pour l'inférence avec le framework Aidge on peut installer un environnement séparé (ou ajouter Aidge à l'environnement cs_td2):

conda create --name aidge python=3.8
conda activate aidge
git clone --recursive https://gitlab.eclipse.org/eclipse/aidge/aidge.git
cd aidge && pip install .

# test
python -c "import aidge_core; import aidge_backend_cpu; print(aidge_core.Tensor.get_available_backends())"

TD 5: NLP et Tensorboard

conda activate cs_td2
# python -m pip install -U torch - tb - profiler
pip install -U torch -tb-profiler
conda install -c conda-forge --name cs_td2 tensorboard
conda update -c conda-forge --name cs_td2 tensorboard