Ji bo perwerdehiya modelek fêrbûna kûr, mezinahiya hevrika pêşniyarkirî çi ye?
Mezinahiya komê ya pêşniyarkirî ya ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna kûr bi faktorên cihêreng ên wekî çavkaniyên hesabker ên berdest, tevliheviya modelê, û mezinahiya databasê ve girêdayî ye. Bi gelemperî, mezinahiya hevîrê hîperparameterek e ku berî ku pîvanên modelê di dema perwerdehiyê de werin nûve kirin hêjmara nimûneyên hatine pêvajo kirin diyar dike.
Di hînbûna kûr de gavên ku di analîza modelê de têkildar in çi ne?
Analîzkirina modelê di warê fêrbûna kûr de gavek girîng e ji ber ku ew dihêle ku em performans û tevgera modelên xweyên perwerdekirî binirxînin. Ew vekolînek birêkûpêk a aliyên cûrbecûr yên modelê, wek rastbûn, şîrovekirin, bihêzbûn, û kapasîteyên giştîkirinê vedihewîne. Di vê bersivê de, em ê gavên têkildar nîqaş bikin
Em çawa dikarin di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de pêşî li xapandina bê mebest bigirin?
Pêşîlêgirtina xapandina bêaqil di dema perwerdehiyê de di modelên fêrbûna kûr de ji bo misogerkirina yekbûn û rastbûna performansa modelê pir girîng e. Dema ku model bi bêhemdî fêr dibe ku di daneya perwerdehiyê de berteng an huneran bi kar bîne, dibe ku xapandina bê mebest çêbibe, ku bibe sedema encamên şaş. Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê, çend stratejiyan dikarin ji bo kêmkirina vê pirsgirêkê bikar bînin
Du metrîkên sereke yên ku di analîza modelê de di fêrbûna kûr de têne bikar anîn çi ne?
Di warê fêrbûna kûr de, analîza modelê di nirxandina performans û bandorkeriya modelên fêrbûna kûr de rolek girîng dilîze. Du pîvanên sereke yên ku bi gelemperî ji bo vê armancê têne bikar anîn rastbûn û winda ne. Van metrîkan di derheqê kapasîteya modelê ya çêkirina pêşbîniyên rast û performansa wê ya giştî de nihêrînên hêja peyda dikin. 1. Rastbûn: Rastbûn e
Ji bo hesabkirina bikêrhatî ya li PyTorch çawa dikarin qat an torên taybetî ji GPU-yên taybetî re werin veqetandin?
Tayînkirina qat an torên taybetî ji GPU-yên taybetî re dikare bi girîngî karîgeriya hesabkirinê ya li PyTorch zêde bike. Vê kapasîteyê rê dide pêvajoyek paralel li ser gelek GPU-yan, di modelên fêrbûna kûr de pêvajoyên perwerdehiyê û encamdanê bi bandor bileztir dike. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin ka meriv çawa di PyTorch-ê de qat an torên taybetî ji GPU-yên taybetî re vedigire,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Bi fêrbûna kûr pêşve diçin, Hesabkirina li ser GPU, Nirxandina îmtîhanê
Amûr çawa dikare ji bo xebitandina kodê li ser cîhazên cihêreng were destnîşankirin û dînamîk were destnîşankirin?
Ji bo diyarkirin û pênasekirina dînamîkî ya amûrê ji bo xebitandina kodê li ser cîhazên cihêreng di çarçoweya îstîxbarata sûnî û fêrbûna kûr de, em dikarin kapasîteyên ku ji hêla pirtûkxaneyên wekî PyTorch ve têne peyda kirin bikar bînin. PyTorch çarçoveyek fêrbûna makîneyê-çavkaniya vekirî ya populer e ku hem li ser CPU û hem jî GPU-yê hesabkirinê piştgirî dike, û pêkanîna bikêrhatî ya fêrbûna kûr dike.
Karûbarên ewr çawa dikarin ji bo meşandina hesabên fêrbûna kûr li ser GPU werin bikar anîn?
Karûbarên Cloud awayê ku em hesabên fêrbûna kûr li ser GPU-yê pêk tînin şoreş kirin. Bi karanîna hêza ewr re, lêkolîner û bijîjk dikarin bêyî hewcedariya veberhênanên hardware yên biha bigihîjin çavkaniyên komputerê yên performansa bilind. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin ka karûbarên ewr çawa dikarin ji bo meşandina hesabên fêrbûna kûr li ser GPU-yê werin bikar anîn,
Ji bo karanîna GPU-ya herêmî ji bo sazkirina amûra CUDA û cuDNN gavên pêwîst çi ne?
Ji bo sazkirina amûra CUDA û cuDNN-ê ji bo karanîna GPU-ya herêmî ya di warê Zehmetkêşiya Hunerî - Fêrbûna Kûr bi Python û PyTorch re, çend gavên pêwîst hene ku divê werin şopandin. Ev rêbernameya berfireh dê ravekirinek hûrgulî ya her gavê peyda bike, ku têgihiştinek bêkêmasî ya pêvajoyê misoger bike. Asta 1ê:
Girîngiya meşandina hesabên fêrbûna kûr li ser GPU çi ye?
Rêvekirina hesabên fêrbûna kûr li ser GPU di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di warê fêrbûna kûr bi Python û PyTorch de, pir girîng e. Vê pratîkê bi girîngî bilezkirina pêvajoyên perwerdehiyê û encamgirtinê ve qada şoreşgerî kir, ku lêkolîner û bijîjkeran hişt ku pirsgirêkên tevlihev ên ku berê ne pêkan bûn çareser bikin. Ew
Hin teknîkên hevpar ên ji bo baştirkirina performansa CNN-ê di dema perwerdehiyê de çi ne?
Di dema perwerdehiyê de çêtirkirina performansa Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) di warê Zehmetiya Hunerî de peywirek girîng e. CNN bi berfirehî ji bo karên dîtbariya komputerê yên cihêreng, wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirina semantîk têne bikar anîn. Zêdekirina performansa CNN-ê dikare bibe sedema rastbûnek çêtir, lihevhatina zûtir, û gelemperîkirina çêtir.