როგორ შეუძლიათ აპარატურულ ამაჩქარებლებს, როგორიცაა GPU ან TPU, გააუმჯობესონ ტრენინგის პროცესი TensorFlow-ში?
ტექნიკის ამაჩქარებლები, როგორიცაა გრაფიკული დამუშავების ერთეულები (GPU) და ტენსორის დამუშავების ერთეულები (TPUs) გადამწყვეტ როლს თამაშობენ TensorFlow-ში ტრენინგის პროცესის გაუმჯობესებაში. ეს ამაჩქარებლები შექმნილია პარალელური გამოთვლების შესასრულებლად და ოპტიმიზირებულია მატრიცული ოპერაციებისთვის, რაც მათ მაღალეფექტურს ხდის ღრმა სწავლის დატვირთვისთვის. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით თუ როგორ GPU და
როგორ უჭერს მხარს TensorFlow 2.0 განლაგებას სხვადასხვა პლატფორმებზე?
TensorFlow 2.0, პოპულარული ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო, უზრუნველყოფს ძლიერ მხარდაჭერას სხვადასხვა პლატფორმაზე განლაგებისთვის. ეს მხარდაჭერა გადამწყვეტია მანქანური სწავლების მოდელების განლაგებისთვის სხვადასხვა მოწყობილობებზე, როგორიცაა დესკტოპები, სერვერები, მობილური მოწყობილობები და თუნდაც ჩაშენებული სისტემები. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით TensorFlow-ის სხვადასხვა გზებს