რა არის TensorFlow-ში მოდელის შედგენის მიზანი?
TensorFlow-ში მოდელის შედგენის მიზანია დეველოპერის მიერ დაწერილი მაღალი დონის, ადამიანისთვის წასაკითხი კოდის გადაქცევა დაბალი დონის წარმომადგენლობად, რომელიც შეიძლება ეფექტურად შესრულდეს ძირითადი აპარატურის მიერ. ეს პროცესი მოიცავს რამდენიმე მნიშვნელოვან საფეხურს და ოპტიმიზაციას, რომლებიც ხელს უწყობენ მოდელის მთლიან შესრულებასა და ეფექტურობას. პირველ რიგში, შედგენის პროცესი
რა არის JAX-ის ფუნქციები, რომლებიც იძლევა მაქსიმალურ შესრულებას პითონის გარემოში?
JAX, რომელიც ნიშნავს "Just Another XLA", არის პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც შემუშავებულია Google Research-ის მიერ, რომელიც უზრუნველყოფს მძლავრ ჩარჩოს მაღალი ხარისხის რიცხვითი გამოთვლებისთვის. ის სპეციალურად შექმნილია პითონის გარემოში მანქანური სწავლისა და სამეცნიერო გამოთვლითი დატვირთვის ოპტიმიზაციისთვის. JAX გთავაზობთ რამდენიმე ძირითად ფუნქციას, რაც უზრუნველყოფს მაქსიმალურ შესრულებას და ეფექტურობას. ამ პასუხში ჩვენ
რა არის დიფერენცირების ორი რეჟიმი, რომელსაც მხარს უჭერს JAX?
JAX, რომელიც ნიშნავს "Just Another XLA", არის პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც შემუშავებულია Google Research-ის მიერ, რომელიც უზრუნველყოფს მაღალი ხარისხის ეკოსისტემას მანქანური სწავლების კვლევისთვის. ის სპეციალურად შექმნილია დაჩქარებული ხაზოვანი ალგებრის (XLA) ოპერაციების გამოყენების გასაადვილებლად GPU-ებზე, TPU-ებსა და CPU-ებზე. JAX გთავაზობთ ფუნქციების მთელ რიგს, მათ შორის ავტომატურ დიფერენციაციას, რაც არის ა
რა არის JAX და როგორ აჩქარებს ის მანქანათმცოდნეობის ამოცანებს?
JAX, შემოკლებით "Just Another XLA", არის მაღალი ხარისხის ციფრული გამოთვლითი ბიბლიოთეკა, რომელიც შექმნილია მანქანური სწავლების ამოცანების დასაჩქარებლად. ის სპეციალურად მორგებულია ამაჩქარებლებზე კოდის აჩქარებისთვის, როგორიცაა გრაფიკული დამუშავების ერთეულები (GPU) და ტენსორის დამუშავების ერთეულები (TPU). JAX უზრუნველყოფს ნაცნობი პროგრამირების მოდელების კომბინაციას, როგორიცაა NumPy და Python, შესაძლებლობით
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI პლატფორმა, JAX– ის შესავალი, გამოცდის მიმოხილვა