Ma dikare PyTorch bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin?
PyTorch bi rastî dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin. PyTorch pirtûkxaneyek fêrbûna makîneyê-çavkaniya vekirî ye ku ji hêla laboratûara Lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve hatî pêşve xistin ku avahiyek grafikek hesabker a maqûl û dînamîkî peyda dike, ku wê bi taybetî ji bo karên fêrbûna kûr guncan dike. NumPy, ji hêla din ve, ji bo zanistî pakêtek bingehîn e
Gelo ev pêşniyar rast e an xelet e "Ji bo tora neuralî ya dabeşkirinê divê encam di navbera çînan de dabeşkirina îhtimalê be."
Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di warê fêrbûna kûr de, torên neuralî yên dabeşkirinê amûrên bingehîn in ji bo peywirên wekî naskirina wêneyê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û hêj bêtir. Dema ku meriv li ser derencana tora neuralî ya dabeşkirinê nîqaş dike, girîng e ku meriv têgeha dabeşkirina îhtimalê di navbera çînan de fam bike. Daxuyaniya ku
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Ma meşandina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr a li ser gelek GPU-yên li PyTorch pêvajoyek pir hêsan e?
Rêvekirina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr li ser gelek GPU-yên li PyTorch ne pêvajoyek hêsan e lê dikare di warê lezkirina demên perwerdehiyê û birêvebirina daneyên mezin de pir sûdmend be. PyTorch, ku çarçoveyek fêrbûna kûr a populer e, fonksiyonan peyda dike da ku hesaban li gelek GPU-yan belav bike. Lêbelê, sazkirin û bi bandor karanîna gelek GPU-yan
Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
Tora neuralî ya birêkûpêk bi rastî dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin. Ji bo ku em vê berhevdanê fam bikin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên torên neuralî û encamên ku di modelekê de hejmareke mezin a pîvanan hene bigerin. Tora neuralî çînek modelên fêrbûna makîneyê ne ku ji wan hatine îlham kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Çima pêdivî ye ku em di fêrbûna makîneyê de xweşbîniyan bicîh bînin?
Optimîzasyon di fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin ji ber ku ew me dihêlin ku performans û karbidestiya modelan baştir bikin, di dawiyê de rê li ber pêşbîniyên rasttir û demên perwerdehiyê zûtir vedike. Di warê îstîxbarata sûnî de, bi taybetî fêrbûna kûr a pêşkeftî, teknîkên xweşbîniyê ji bo bidestxistina encamên herî pêşkeftî bingehîn in. Yek ji sedemên bingehîn ên serîlêdanê ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/ADL Fêrbûna Kûr a Pêşkeftî, Çêkirin, Optimîzasyon ji bo fêrbûna makîneyê
API-ya Google Vision çawa di derheqê logoyek naskirî de agahdariya zêde peyda dike?
Google Vision API amûrek hêzdar e ku teknîkên têgihîştina wêneya pêşkeftî bikar tîne da ku hêmanên cihêreng ên dîtbarî di hundurê wêneyekê de kifş bike û analîz bike. Yek ji taybetmendiyên sereke yên API-ê şiyana wê ye ku nas bike û agahdariya zêde li ser logoyên naskirî peyda bike. Ev fonksiyonê bi taybetî di gelek sepanan de bikêr e,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Fêmkirina wêneyên pêşkeftî, Logos vedîtin, Nirxandina îmtîhanê
Di vedîtin û derxistina nivîsê de ji wêneyên destnivîsan de dijwarî çi ne?
Tesbîtkirin û derxistina nivîsê ji wêneyên destnivîsî ji ber guhezbariya xwerû û tevliheviya nivîsa destnivîsî gelek pirsgirêkan derdixe holê. Di vî warî de, Google Vision API di karanîna teknîkên îstîxbarata sûnî de ji bo têgihiştin û derxistina nivîsê ji daneyên dîtbar de rolek girîng dilîze. Lêbelê, çend astengî hene ku divê bêne derbas kirin
Ma fêrbûna kûr dikare wekî pênasekirin û perwerdekirina modelek li ser bingeha tora neuralî ya kûr (DNN) were şîrove kirin?
Fêrbûna kûr bi rastî dikare wekî pênasekirin û perwerdekirina modelek li ser bingeha tora neuralî ya kûr (DNN) were şîrove kirin. Fêrbûna kûr qadek fêrbûna makîneyê ye ku balê dikişîne ser perwerdekirina torên neuralî yên çêkirî yên bi pir qatan, ku wekî torên neuralî yên kûr jî têne zanîn. Van torgilokan ji bo fêrbûna nûneratiyên hiyerarşîk ên daneyan hatine sêwirandin, ku wan çalak dikin
Meriv çawa nas dike ku modela pir zêde ye?
Ji bo ku meriv nas bike ka modelek zede ye, pêdivî ye ku meriv têgîna zêdebarkirinê û encamên wê di fêrbûna makîneyê de fam bike. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek bi taybetî li ser daneyên perwerdehiyê baş tevdigere lê nekare daneyên nû, nedîtî giştî bike. Ev diyarde ji kapasîteya pêşbîniya modelê re zirarê dike û dibe sedema performansa nebaş
Dezawantajên karanîna moda Eager ji bilî TensorFlow birêkûpêk bi moda Eager neçalak çi ne?
Moda Eager di TensorFlow de navgînek bernamekirinê ye ku destûrê dide pêkanîna tavilê ya operasyonan, ku jêbirin û famkirina kodê hêsantir dike. Lêbelê, çend dezawantajên karanîna moda Eager li gorî TensorFlow birêkûpêk digel moda Eager neçalakkirî hene. Di vê bersivê de, em ê van kêmasiyan bi berfirehî lêkolîn bikin. Yek ji sereke
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, TensorFlow Mode Eager