GPUகள் அல்லது TPUகள் போன்ற வன்பொருள் முடுக்கிகள் டென்சர்ஃப்ளோவில் பயிற்சி செயல்முறையை எவ்வாறு மேம்படுத்தலாம்?
கிராபிக்ஸ் ப்ராசசிங் யூனிட்கள் (ஜிபியுக்கள்) மற்றும் டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்கள் (டிபியுக்கள்) போன்ற வன்பொருள் முடுக்கிகள் டென்சர்ஃப்ளோவில் பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த முடுக்கிகள் இணையான கணக்கீடுகளைச் செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன மற்றும் மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகளுக்கு உகந்ததாக உள்ளன, அவை ஆழ்ந்த கற்றல் பணிச்சுமைகளுக்கு மிகவும் திறமையானவை. இந்த பதிலில், GPUகள் மற்றும் எப்படி என்பதை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ உயர்-நிலை API கள், உங்கள் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் சுத்திகரிப்பு செய்தல், தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow 2.0 எவ்வாறு வெவ்வேறு தளங்களில் வரிசைப்படுத்தலை ஆதரிக்கிறது?
TensorFlow 2.0, பிரபலமான ஓப்பன் சோர்ஸ் மெஷின் லேர்னிங் ஃப்ரேம்வொர்க், வெவ்வேறு தளங்களில் பயன்படுத்துவதற்கு வலுவான ஆதரவை வழங்குகிறது. டெஸ்க்டாப்கள், சர்வர்கள், மொபைல் சாதனங்கள் மற்றும் உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் போன்ற பல்வேறு சாதனங்களில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கு இந்த ஆதரவு முக்கியமானது. இந்த பதிலில், டென்சர்ஃப்ளோவின் பல்வேறு வழிகளை ஆராய்வோம்