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自动驾驶实验管理与可复现训练工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶实验管理与可复现训练工… · 核心概念 · 整体框架与课程路线图
课程导入目标=自动驾驶实…
02
自动驾驶研发流程概览
目标=感知 · 预测 · 规划
自动驾驶研发流程…目标=感知
03
实验管理基础
目标=实验定义 · 实验生命周期 · 实验元数据
实验管理基础目标=实验定义
04
可复现性核心原则
目标=确定性 · 版本控制 · 环境隔离
可复现性核心原则目标=确定性
05
实验配置管理
目标=配置文件设计 · 参数分层 · 超参数管理
实验配置管理目标=配置文件设…
06
数据版本管理
目标=数据集版本化 · 数据切片 · 数据标注版本
数据版本管理目标=数据集版本…
07
代码与模型版本管理
目标=Git 工作流 · 模型权重管理 · 模型注册表
代码模型版本管理
08
运行环境可复现
目标=容器化 · 虚拟环境 · CUDA 与驱动版本
运行环境可复现目标=容器化
09
实验追踪工具
目标=MLflow · Weights & Biases · TensorBoard 等工具的实验…
实验追踪工具MLflow
10
训练流水线工程
目标=数据加载 · 预处理 · 增强
训练流水线工程目标=数据加载
11
分布式训练与资源管理
目标=多卡训练 · 分布式策略 · 资源调度
分布式训练资源管理
12
实验可复现的随机性控制
目标=随机种子 · 数据打乱 · GPU 非确定性算子
实验可复现的随机…目标=随机种子
13
指标与评估体系
目标=离线指标 · 在线指标 · 场景级评估
指标评估体系
14
实验对比与消融研究
目标=基线设定 · 变量控制 · 消融实验设计
实验对比消融研究
15
实验记录与文档规范
目标=实验日志 · 运行说明 · 结果报告
实验记录文档规范
16
案例实战一
目标=搭建一个可复现的自动驾驶感知模… · 涵盖配置 · 数据
案例实战一目标=搭建一个可…
17
案例实战二
目标=使用 MLflow 或 W&B…
案例实战二MLflow
18
案例实战三
目标=构建容器化训练环境并实现从数据…
案例实战三目标=构建容器化…
19
案例实战四
目标=对自动驾驶规划控制模块进行仿真… · 确保版本迭代稳定性
案例实战四目标=对自动驾驶…
20
常见问题一
目标=实验无法复现的典型原因排查 · 包括环境差异 · 数据泄漏
常见问题一目标=实验无法复…
21
常见问题二
目标=实验管理中的协作冲突 · 配置漂移 · 模型版本混乱与数据权限问题及解决方案
常见问题二目标=实验管理
22
常见问题三
目标=大规模实验下的存储 · 计算成本 · 实验垃圾回收与元数据治理策略
常见问题三目标=大规模实验…
23
综合提升一
目标=设计团队级实验管理规范与可复现…
综合提升一目标=设计团队级…
24
综合提升二
目标=将实验管理与 CI/CD · 模型部署 · 数据闭环结合
综合提升二CI/CD
25
综合提升三
目标=面向安全合规的自动驾驶实验审计 · 可追溯性与可解释性工程实践
综合提升三目标=面向安全合…
26
前沿与趋势
目标=大模型 · 端到端自动驾驶 · 仿真平台与自动化实验搜索对实验管理的…
前沿趋势
27
工具链选型与集成
目标=实验追踪 · 数据版本 · 模型注册
工具链选型集成
28
性能与效率优化
目标=实验并行化 · 缓存复用 · 增量训练
性能效率优化
29
课程项目实战
目标=完成一个完整的自动驾驶可复现训… · 包含实验设计 · 执行
课程项目实战目标=完成一个完…
30
课程总结与进阶路线
目标=核心知识回顾 · 能力自评 · 常见误区复盘与后续学习与研究方向建议
课程总结进阶路线