Ma PyTorch dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin re were berhev kirin?
PyTorch û NumPy herdu pirtûkxaneyên ku di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di serîlêdanên fêrbûna kûr de, pir têne bikar anîn. Dema ku her du pirtûkxane fonksiyonên ji bo hesabên hejmarî pêşkêş dikin, di navbera wan de cûdahiyên girîng hene, nemaze dema ku ew tê hesabên li ser GPU û fonksiyonên din ên ku ew peyda dikin. NumPy ji bo pirtûkxaneyek bingehîn 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
TensorFlow.js çi ye û ew dihêle hûn di gerokê de çi bikin?
TensorFlow.js pirtûkxaneyek hêzdar e ku destûrê dide pêşdebiran ku kapasîteyên TensorFlow, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer, bînin geroka webê. Ew pêkanîna modelên fêrbûna makîneyê rasterast di gerokê de dihêle, bêyî ku hewcedariya pêvajoyek server-aliyê hewce bike, hêza hesabker a cîhaza xerîdar bikar tîne. TensorFlow.js nermbûn û tevliheviyê dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, TensorFlow.js di geroka xwe de, Nirxandina îmtîhanê