შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება NumPy-ს, რომელიც მუშაობს GPU-ზე, რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
PyTorch და NumPy ორივე ფართოდ გამოყენებული ბიბლიოთეკაა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, განსაკუთრებით ღრმა სწავლის აპლიკაციებში. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ბიბლიოთეკა გვთავაზობს ფუნქციებს რიცხვითი გამოთვლებისთვის, მათ შორის არის მნიშვნელოვანი განსხვავებები, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე ეხება GPU-ზე გამოთვლების გაშვებას და მათ დამატებით ფუნქციებს. NumPy არის ფუნდამენტური ბიბლიოთეკა
როგორ შეიძლება კონკრეტული ფენები ან ქსელები მიენიჭოს კონკრეტულ GPU-ს PyTorch-ში ეფექტური გამოთვლებისთვის?
კონკრეტული ფენების ან ქსელების მინიჭება კონკრეტულ GPU-ებზე შეიძლება მნიშვნელოვნად გაზარდოს გამოთვლის ეფექტურობა PyTorch-ში. ეს შესაძლებლობა იძლევა პარალელური დამუშავების საშუალებას მრავალ GPU-ზე, რაც ეფექტურად აჩქარებს ტრენინგის და დასკვნის პროცესებს ღრმა სწავლის მოდელებში. ამ პასუხში ჩვენ განვიხილავთ, თუ როგორ მივაკუთვნოთ კონკრეტული ფენები ან ქსელები კონკრეტულ GPU-ს PyTorch-ში,
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, ღრმა სწავლის განვითარება, გამოთვლა GPU- ზე, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის TensorFlow.js და რის საშუალებას გაძლევთ ბრაუზერში?
TensorFlow.js არის მძლავრი ბიბლიოთეკა, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, შემოიტანონ TensorFlow-ის, ღია კოდის მანქანური სწავლების პოპულარული ჩარჩოს შესაძლებლობები ვებ ბრაუზერში. ის საშუალებას აძლევს მანქანური სწავლების მოდელების შესრულებას პირდაპირ ბრაუზერში, კლიენტის მოწყობილობის გამოთვლითი სიმძლავრის გამოყენებით სერვერის მხრიდან დამუშავების საჭიროების გარეშე. TensorFlow.js აერთიანებს მოქნილობას და
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, TensorFlow.js, TensorFlow.js თქვენს ბრაუზერში, გამოცდის მიმოხილვა