Daneyên di PyTorch de di nav tora neuralî de çawa diherikin, û armanca rêbaza pêşeroj çi ye?
Herikîna daneyan bi navgîniya tora neuralî ya li PyTorch rêgezek taybetî dişopîne ku çend gavan vedihewîne. Fêmkirina vê pêvajoyê ji bo avakirina û perwerdekirina torên neuralî yên bi bandor girîng e. Di PyTorch de, rêbaza pêşeroj di vê herikîna daneyê de rolek navendî dilîze, ji ber ku ew diyar dike ka daneyên têketinê çawa têne hilanîn û veguheztin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Torê neural, Avakirina tora rehikan, Nirxandina îmtîhanê
Em çawa di PyTorch de qatên bi tevahî ve girêdayî yên tora neuralî diyar dikin?
Tebeqên bi tevahî ve girêdayî, ku wekî qatên zexm jî têne zanîn, di PyTorch de hêmanek bingehîn a tora neuralî ne. Van qatan di pêvajoya fêrbûn û çêkirina pêşbîniyan de rolek girîng dilîzin. Di vê bersivê de, em ê qatên bi tevahî ve girêdayî diyar bikin û girîngiya wan di çarçoveya avakirina torên neuralî de rave bikin. YEK
Dema ku em torgilokek neuralî bi karanîna Python û PyTorch ava dikin, pêdivî ye ku em kîjan pirtûkxaneyan derxînin?
Dema ku torgilokek neuralî bi karanîna Python û PyTorch ava dikin, gelek pirtûkxane hene ku ji bo ku bi bandor algorîtmayên fêrbûna kûr werin bicîh kirin hewce ne ku werin import kirin. Van pirtûkxane cûrbecûr fonksiyon û amûr peyda dikin ku çêkirina û perwerdekirina torên neuralî hêsantir dike. Di vê bersivê de, em ê pirtûkxaneyên sereke nîqaş bikin
PyTorch ji pirtûkxaneyên fêrbûna kûr ên din ên mîna TensorFlow di warê karanîna hêsan û bilez de çawa cûda dibe?
PyTorch û TensorFlow du pirtûkxaneyên fêrbûna kûr a populer in ku di warê îstîxbarata sûnî de kelek girîng bidest xistine. Dema ku her du pirtûkxane ji bo avakirin û perwerdekirina torên neuralî yên kûr amûrên hêzdar pêşkêş dikin, ew di warê karanîna hêsan û bilez de cûda dibin. Di vê bersivê de, em ê van cûdahiyan bi berfirehî lêkolîn bikin. Hêsanîya
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re, Nirxandina îmtîhanê
Di navbera Google û tîmê PyTorch de çi hevkarî diqewime da ku piştgiriya PyTorch li GCP zêde bike?
Google û tîmê PyTorch ji bo zêdekirina piştgiriya PyTorch li ser Google Cloud Platform (GCP) hevkariyê dikin. Armanca vê hevkariyê ew e ku dema ku PyTorch ji bo karên fêrbûna makîneyê li ser GCP-ê bikar tînin, ezmûnek bêkêmasî û xweşbîn ji bikarhêneran re peyda bike. Di vê bersivê de, em ê aliyên cihêreng ên vê hevkariyê, di nav de yekbûna PyTorch, vekolînin.
Makîneyên virtual fêrbûna kûr li ser GCP çi ne û ew bi çi re têne?
Makîneyên virtual yên fêrbûna kûr (VM) li ser Platforma Cloud Google (GCP) mînakên komputerê yên pispor in ku ji bo bilezkirina perwerdekirin û bicîhkirina modelên fêrbûna kûr hatine çêkirin. Van VM-an bi cûrbecûr xweşbîniyên nermalava û hardware-yê ji berê ve têne mîheng kirin da ku ezmûnek fêrbûna kûr a bêkêmasî û bikêr peyda bikin. VM-yên fêrbûna kûr li ser GCP bi a
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de Pisporbûn, PyTorch li ser GCP, Nirxandina îmtîhanê
Hûn dikarin kîjan platforman bikar bînin ku bêyî sazkirin an sazkirinê PyTorch bimeşînin?
PyTorch çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer e ku ji hêla laboratûara Lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve hatî pêşve xistin. Ew ji bo avakirina û perwerdekirina torên neuralî yên kûr platformek maqûl û bikêr peyda dike. Dema ku PyTorch bi gelemperî li ser makîneyek an serverek herêmî pêdivî û sazkirinê hewce dike, platformên berdest hene ku dihêle hûn PyTorch bêyî sazkirinê an
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.