PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
PyTorch болон NumPy нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа гүнзгий суралцах програмуудад өргөн хэрэглэгддэг номын сан юм. Хоёр номын сан нь тоон тооцоолол хийх функцуудыг санал болгодог хэдий ч тэдгээрийн хооронд мэдэгдэхүйц ялгаа байдаг, ялангуяа GPU дээр тооцоолол хийх болон тэдгээрийн нэмэлт функцүүдийн тухайд. NumPy бол үндсэн номын сан юм
PyTorch дээр үр дүнтэй тооцоолохын тулд тодорхой давхарга эсвэл сүлжээг тодорхой GPU-д хэрхэн хуваарилах вэ?
Тодорхой давхарга эсвэл сүлжээг тодорхой GPU-д хуваарилах нь PyTorch дахь тооцооллын үр ашгийг ихээхэн нэмэгдүүлэх боломжтой. Энэ чадвар нь олон GPU дээр зэрэгцээ боловсруулалт хийх боломжийг олгодог бөгөөд гүнзгий сургалтын загварт сургалт, дүгнэлт хийх процессыг үр дүнтэй хурдасгадаг. Энэ хариултанд бид PyTorch дээрх тодорхой GPU-д тодорхой давхарга эсвэл сүлжээг хэрхэн хуваарилахыг судлах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, GPU дээрх тооцоолол, Шалгалтын тойм
TensorFlow.js гэж юу вэ, энэ нь танд хөтөч дээр юу хийх боломжийг олгодог вэ?
TensorFlow.js нь хүчирхэг номын сан бөгөөд хөгжүүлэгчдэд нээлттэй эхийн машин сургалтын түгээмэл систем болох TensorFlow-ийн чадварыг вэб хөтөч рүү оруулах боломжийг олгодог. Энэ нь сервер талын боловсруулалт хийх шаардлагагүйгээр үйлчлүүлэгчийн төхөөрөмжийн тооцоолох хүчийг ашиглан машин сургалтын загваруудыг шууд хөтөч дээр гүйцэтгэх боломжийг олгодог. TensorFlow.js нь уян хатан байдал болон
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Таны хөтөч дээрх TensorFlow.js, Шалгалтын тойм