PyTorch சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிட முடியுமா?
PyTorch மற்றும் NumPy இரண்டும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நூலகங்கள். இரண்டு நூலகங்களும் எண் கணக்கீடுகளுக்கான செயல்பாடுகளை வழங்கினாலும், அவற்றுக்கிடையே குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடுகள் உள்ளன, குறிப்பாக GPU இல் இயங்கும் கணக்கீடுகள் மற்றும் அவை வழங்கும் கூடுதல் செயல்பாடுகள். NumPy ஒரு அடிப்படை நூலகம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைத்தான் மற்றும் பைட்டோர்ச்சுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம்
PyTorch இல் திறமையான கணக்கீட்டிற்காக குறிப்பிட்ட GPU களுக்கு குறிப்பிட்ட அடுக்குகள் அல்லது நெட்வொர்க்குகளை எவ்வாறு ஒதுக்கலாம்?
குறிப்பிட்ட GPU களுக்கு குறிப்பிட்ட அடுக்குகள் அல்லது நெட்வொர்க்குகளை ஒதுக்குவது PyTorch இல் கணக்கீட்டின் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும். இந்த திறன் பல GPU களில் இணையான செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது, ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளில் பயிற்சி மற்றும் அனுமான செயல்முறைகளை திறம்பட துரிதப்படுத்துகிறது. இந்த பதிலில், PyTorch இல் குறிப்பிட்ட GPUகளுக்கு குறிப்பிட்ட லேயர்கள் அல்லது நெட்வொர்க்குகளை எவ்வாறு ஒதுக்குவது என்பதை ஆராய்வோம்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றலுடன் முன்னேறுதல், ஜி.பீ.யூவில் கணக்கீடு, தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow.js என்றால் என்ன, உலாவியில் என்ன செய்ய இது உங்களை அனுமதிக்கிறது?
TensorFlow.js என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த நூலகமாகும், இது டெவலப்பர்கள் பிரபலமான திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான TensorFlow இன் திறன்களை இணைய உலாவியில் கொண்டு வர அனுமதிக்கிறது. இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை நேரடியாக உலாவியில் செயல்படுத்த உதவுகிறது, சர்வர் பக்க செயலாக்கத்தின் தேவை இல்லாமல் கிளையண்டின் சாதனத்தின் கணக்கீட்டு சக்தியை மேம்படுத்துகிறது. TensorFlow.js நெகிழ்வுத்தன்மையை ஒருங்கிணைக்கிறது மற்றும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, உங்கள் உலாவியில் TensorFlow.js, தேர்வு ஆய்வு