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
Di mîhengkirin û karanîna TensorFlow bi lezkirina GPU-yê de çi gav hene?
Veavakirin û karanîna TensorFlow bi lezkirina GPU re çend gavan vedihewîne da ku performansa çêtirîn û karanîna CUDA GPU-yê misoger bike. Ev pêvajo pêkanîna peywirên fêrbûna kûr a ji hêla hejmartinê ve li ser GPU-yê gengaz dike, bi girîngî dema perwerdehiyê kêm dike û karbidestiya giştî ya çarçoveya TensorFlow zêde dike. Gav 1: Berî ku hûn bidomînin, Lihevhatina GPU-yê verast bikin
Hûn çawa dikarin piştrast bikin ku TensorFlow di Google Colab-ê de digihîje GPU?
Ji bo piştrast bikin ku TensorFlow di Google Colab-ê de gihîştina GPU-yê, hûn dikarin çend gavan bişopînin. Pêşîn, hûn hewce ne ku pê ewle bin ku we di notebooka xweya Colab de bilezkirina GPU çalak kiriye. Dûv re, hûn dikarin fonksiyonên çêkirî yên TensorFlow bikar bînin da ku kontrol bikin ka GPU tê bikar anîn. Li vir ravekek berfireh a pêvajoyê heye: 1.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Di Hevkariyê Google de TensorFlow, Meriv çawa ji bo projeya xweya ML sûdê ji GPU û TPUyan digire, Nirxandina îmtîhanê
Dema ku li ser modelên fêrbûna makîneyê li ser cîhazên mobîl encamnameyê dimeşînin, hin nêrîn çi ne?
Dema ku encamnameyê li ser modelên fêrbûna makîneyê li ser cîhazên desta dimeşîne, çend berçav hene ku divê bêne hesibandin. Van ramanan li dora karîgerî û performansa modelan, û her weha astengiyên ku ji hêla hardware û çavkaniyên cîhaza mobîl ve têne ferz kirin, dizivirin. Nîşanek girîng mezinahiya modelê ye. Hejî
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Li TensorFlow pêşve diçin, TensorFlow Lite, delegeyê GPU yê ezmûnî, Nirxandina îmtîhanê
JAX çi ye û ew çawa karên fêrbûna makîneyê bilez dike?
JAX, kurteya "Just Another XLA", pirtûkxaneyek hejmarî ya bi performansa bilind e ku ji bo bilezkirina karên fêrbûna makîneyê hatî çêkirin. Ew bi taybetî ji bo bilezkirina kodê li ser bilezkeran, wekî yekîneyên pêvajoya grafîkê (GPU) û yekîneyên pêvajoya tensorê (TPU) hatî çêkirin. JAX bi şiyana tevhevek modelên bernamesaziyê yên nas, yên wekî NumPy û Python peyda dike.
Wêneyên VM Fêrbûna Kûr çawa dikarin li ser Engine Compute Google sazkirina hawîrdorek fêrbûna makîneyê hêsan bikin?
Wêneyên VM-ya Fêrbûna Kûr li ser Engine Compute Google (GCE) rêyek sade û bikêr pêşkêşî dike ku ji bo karên fêrbûna kûr hawîrdorek fêrbûna makîneyê saz bike. Van wêneyên makîneya virtual (VM) yên pêşwext hatine mîheng kirin stûnek nermalava berfireh peyda dikin ku hemî amûr û pirtûkxaneyên pêwîst ên ji bo fêrbûna kûr hewce ne, dihewîne, hewcedariya sazkirina destan ji holê radike.