के PyTorch लाई GPU मा चलिरहेको NumPy सँग तुलना गर्न सकिन्छ केहि अतिरिक्त प्रकार्यहरु संग?
PyTorch लाई थप प्रकार्यहरूको साथ GPU मा चलिरहेको NumPy सँग तुलना गर्न सकिन्छ। PyTorch फेसबुकको एआई रिसर्च ल्याबद्वारा विकसित खुला स्रोत मेसिन लर्निङ लाइब्रेरी हो जसले यसलाई विशेष गरी गहिरो सिकाइ कार्यहरूको लागि उपयुक्त बनाउँदै लचिलो र गतिशील कम्प्युटेशनल ग्राफ संरचना प्रदान गर्दछ। NumPy, अर्कोतर्फ, वैज्ञानिकको लागि आधारभूत प्याकेज हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
GPU एक्सेलेरेशनको साथ TensorFlow कन्फिगर र प्रयोग गर्नमा कुन चरणहरू समावेश छन्?
GPU एक्सेलेरेसनको साथ TensorFlow कन्फिगर र प्रयोग गर्दा CUDA GPU को इष्टतम प्रदर्शन र उपयोग सुनिश्चित गर्न धेरै चरणहरू समावेश छन्। यो प्रक्रियाले GPU मा कम्प्युटेशनली गहन गहिरो सिकाइ कार्यहरू कार्यान्वयन गर्न सक्षम बनाउँछ, तालिमको समयलाई उल्लेखनीय रूपमा घटाउँछ र TensorFlow फ्रेमवर्कको समग्र दक्षता बढाउँछ। चरण 1: अगाडि बढ्नु अघि GPU अनुकूलता प्रमाणित गर्नुहोस्
TensorFlow ले Google Colab मा GPU पहुँच गरिरहेको छ भनी तपाईं कसरी पुष्टि गर्नुहुन्छ?
TensorFlow ले Google Colab मा GPU पहुँच गरिरहेको छ भनी पुष्टि गर्न, तपाईंले धेरै चरणहरू पालना गर्न सक्नुहुन्छ। सर्वप्रथम, तपाईंले आफ्नो Colab नोटबुकमा GPU एक्सेलेरेसन सक्षम गर्नुभएको छ भनी सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ। त्यसपछि, तपाईंले GPU प्रयोग भइरहेको छ कि छैन भनेर जाँच गर्न TensorFlow को निर्मित प्रकार्यहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। यहाँ प्रक्रियाको विस्तृत व्याख्या छ: 1.
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, कसरी तपाईंको एमएल प्रोजेक्टको लागि GPUs र TPUs को फाइदा लिन, परीक्षा समीक्षा
मोबाइल उपकरणहरूमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा अनुमान चलाउँदा केही विचारहरू के हुन्?
मोबाइल उपकरणहरूमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा अनुमान चलाउँदा, त्यहाँ धेरै विचारहरू छन् जुन ध्यानमा राख्न आवश्यक छ। यी विचारहरू मोडेलहरूको दक्षता र कार्यसम्पादनको वरिपरि घुम्छन्, साथै मोबाइल उपकरणको हार्डवेयर र स्रोतहरूद्वारा लगाइएका अवरोधहरू। एउटा महत्त्वपूर्ण विचार मोडेलको आकार हो। मोबाइल
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोमा प्रगति गर्दै, टेन्सरफ्लो लाइट, प्रयोगात्मक GPU प्रतिनिधि, परीक्षा समीक्षा
JAX के हो र यसले कसरी मेसिन लर्निङ कार्यहरूलाई गति दिन्छ?
JAX, "Just Other XLA" को लागि छोटो, मेसिन लर्निङ कार्यहरूलाई गति दिन डिजाइन गरिएको उच्च-सम्पादन संख्यात्मक कम्प्युटिङ पुस्तकालय हो। यो विशेष गरी ग्राफिक्स प्रशोधन एकाइहरू (GPUs) र टेन्सर प्रशोधन एकाइहरू (TPUs) जस्ता गतिवर्धकहरूमा द्रुत गतिको कोडको लागि अनुकूल छ। JAX ले परिचित प्रोग्रामिङ मोडेलहरूको संयोजन प्रदान गर्दछ, जस्तै NumPy र Python, क्षमताको साथ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, गुगल क्लाउड एआई प्लेटफार्म, JAX को परिचय, परीक्षा समीक्षा
Google कम्प्युट इन्जिनमा डीप लर्निङ VM छविहरूले मेसिन लर्निङ वातावरणको सेटअपलाई कसरी सरल बनाउन सक्छ?
Google Compute Engine (GCE) मा Deep Learning VM Images ले गहिरो सिकाइ कार्यहरूका लागि मेसिन लर्निङ वातावरण सेटअप गर्ने सरल र प्रभावकारी तरिका प्रस्ताव गर्दछ। यी पूर्व कन्फिगर गरिएको भर्चुअल मेसिन (VM) छविहरूले एक व्यापक सफ्टवेयर स्ट्याक प्रदान गर्दछ जसमा गहिरो शिक्षाको लागि आवश्यक सबै आवश्यक उपकरणहरू र पुस्तकालयहरू समावेश हुन्छन्, म्यानुअल स्थापनाको आवश्यकतालाई हटाउँदै।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, गहन शिक्षा VM छविहरू, परीक्षा समीक्षा