Ar „PyTorch“ galima palyginti su „NumPy“, veikiančiu GPU su tam tikromis papildomomis funkcijomis?
„PyTorch“ iš tiesų gali būti lyginamas su „NumPy“, veikiančiu GPU su papildomomis funkcijomis. „PyTorch“ yra atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, kurią sukūrė „Facebook“ AI tyrimų laboratorija, kuri suteikia lanksčią ir dinamišką skaičiavimo grafiko struktūrą, todėl ji ypač tinka gilaus mokymosi užduotims. Kita vertus, „NumPy“ yra pagrindinis mokslo paketas
- paskelbta Dirbtinis intelektas, Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“, Įvadas, Įvadas į gilų mokymąsi su Python ir Pytorch
Kokius veiksmus reikia atlikti konfigūruojant ir naudojant „TensorFlow“ su GPU spartinimu?
„TensorFlow“ konfigūravimas ir naudojimas su GPU spartinimu apima kelis veiksmus, kad būtų užtikrintas optimalus CUDA GPU veikimas ir naudojimas. Šis procesas leidžia atlikti daug skaičiavimo reikalaujančias gilaus mokymosi užduotis GPU, žymiai sutrumpinant mokymo laiką ir padidinant bendrą TensorFlow sistemos efektyvumą. 1 veiksmas: prieš tęsdami patikrinkite GPU suderinamumą
Kaip galite patvirtinti, kad „TensorFlow“ pasiekia „Google Colab“ GPU?
Norėdami patvirtinti, kad „TensorFlow“ pasiekia GPU sistemoje „Google Colab“, galite atlikti kelis veiksmus. Pirmiausia turite įsitikinti, kad „Colab“ bloknote įgalinote GPU spartinimą. Tada galite naudoti TensorFlow integruotas funkcijas, kad patikrintumėte, ar naudojamas GPU. Čia yra išsamus proceso paaiškinimas: 1.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, „TensorFlow“ „Google Colaboratory“, Kaip pasinaudoti GPU ir TPU pranašumais savo ML projektui, Egzamino peržiūra
Į ką reikia atsižvelgti darant išvadas apie mašininio mokymosi modelius mobiliuosiuose įrenginiuose?
Darant išvadas apie mašininio mokymosi modelius mobiliuosiuose įrenginiuose, reikia atsižvelgti į keletą dalykų. Šie svarstymai yra susiję su modelių efektyvumu ir našumu, taip pat su apribojimais, kuriuos nustato mobiliojo įrenginio aparatinė įranga ir ištekliai. Vienas svarbus aspektas yra modelio dydis. Mobilusis
Kas yra JAX ir kaip jis pagreitina mašininio mokymosi užduotis?
JAX, trumpinys „Just Another XLA“, yra didelio našumo skaitmeninio skaičiavimo biblioteka, skirta pagreitinti mašininio mokymosi užduotis. Jis specialiai pritaikytas pagreitinti kodą greitintuvuose, pvz., grafikos apdorojimo blokuose (GPU) ir tenzoriaus apdorojimo blokuose (TPU). JAX suteikia žinomų programavimo modelių, tokių kaip NumPy ir Python, derinį su galimybe
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, „Google Cloud AI“ platforma, Įvadas į JAX, Egzamino peržiūra
Kaip „Deep Learning VM Images“ naudojant „Google Compute Engine“ gali supaprastinti mašininio mokymosi aplinkos sąranką?
„Deep Learning VM Images“ naudojant „Google Compute Engine“ (GCE) – tai supaprastintas ir efektyvus būdas nustatyti mašininio mokymosi aplinką gilaus mokymosi užduotims atlikti. Šie iš anksto sukonfigūruoti virtualios mašinos (VM) vaizdai suteikia visapusišką programinės įrangos paketą, kuriame yra visi reikalingi įrankiai ir bibliotekos, reikalingos giliam mokymuisi, todėl nereikia diegti rankiniu būdu.