สามารถเปรียบเทียบ PyTorch กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
PyTorch สามารถเปรียบเทียบได้กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติม PyTorch เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการวิจัย AI ของ Facebook ซึ่งมีโครงสร้างกราฟการคำนวณที่ยืดหยุ่นและไดนามิก ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก ในทางกลับกัน NumPy เป็นแพ็คเกจพื้นฐานสำหรับวิทยาศาสตร์
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, บทนำ, บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python และ Pytorch
มีขั้นตอนใดบ้างที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดค่าและใช้ TensorFlow พร้อมการเร่งความเร็ว GPU
การกำหนดค่าและการใช้ TensorFlow พร้อมการเร่ง GPU เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพและการใช้งาน CUDA GPU เหมาะสมที่สุด กระบวนการนี้ช่วยให้สามารถดำเนินการงานการเรียนรู้เชิงลึกที่เน้นการคำนวณบน GPU ซึ่งช่วยลดเวลาการฝึกอบรมลงอย่างมาก และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของเฟรมเวิร์ก TensorFlow ขั้นตอนที่ 1: ตรวจสอบความเข้ากันได้ของ GPU ก่อนดำเนินการต่อ
คุณจะยืนยันได้อย่างไรว่า TensorFlow กำลังเข้าถึง GPU ใน Google Colab
เพื่อยืนยันว่า TensorFlow กำลังเข้าถึง GPU ใน Google Colab คุณสามารถทำตามขั้นตอนต่างๆ ได้ ขั้นแรก คุณต้องแน่ใจว่าคุณได้เปิดใช้การเร่งความเร็ว GPU ในโน้ตบุ๊ก Colab จากนั้น คุณสามารถใช้ฟังก์ชันในตัวของ TensorFlow เพื่อตรวจสอบว่ามีการใช้ GPU อยู่หรือไม่ นี่คือคำอธิบายโดยละเอียดของกระบวนการ: 1.
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ใน Google Colaboratory, วิธีใช้ประโยชน์จาก GPU และ TPU สำหรับโครงการ ML ของคุณ, ทบทวนข้อสอบ
มีข้อควรพิจารณาอะไรบ้างเมื่อใช้การอนุมานเกี่ยวกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนอุปกรณ์เคลื่อนที่
เมื่อรันการอนุมานในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ มีข้อควรพิจารณาหลายประการที่ต้องนำมาพิจารณา ข้อควรพิจารณาเหล่านี้เกี่ยวกับประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของโมเดล ตลอดจนข้อจำกัดที่กำหนดโดยฮาร์ดแวร์และทรัพยากรของอุปกรณ์พกพา การพิจารณาที่สำคัญประการหนึ่งคือขนาดของแบบจำลอง มือถือ
JAX คืออะไร และช่วยเพิ่มความเร็วให้กับงานแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร
JAX ย่อมาจาก "Just Another XLA" เป็นไลบรารีการคำนวณเชิงตัวเลขประสิทธิภาพสูงที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความเร็วให้กับงานแมชชีนเลิร์นนิง มันถูกปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับการเร่งรหัสบนตัวเร่ง เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) และหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) JAX นำเสนอการผสมผสานระหว่างโมเดลการเขียนโปรแกรมที่คุ้นเคย เช่น NumPy และ Python ที่มีความสามารถ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, แพลตฟอร์ม Google Cloud AI, รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ JAX, ทบทวนข้อสอบ
Deep Learning VM Images บน Google Compute Engine ช่วยลดความซับซ้อนในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร
Deep Learning VM Images บน Google Compute Engine (GCE) นำเสนอวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก อิมเมจเครื่องเสมือน (VM) ที่กำหนดค่าล่วงหน้าเหล่านี้มีชุดซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุมซึ่งรวมถึงเครื่องมือและไลบรารีที่จำเป็นทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก ทำให้ไม่จำเป็นต้องติดตั้งด้วยตนเอง