ตัวเร่งฮาร์ดแวร์เช่น GPU หรือ TPU สามารถปรับปรุงกระบวนการฝึกอบรมใน TensorFlow ได้อย่างไร
วันเสาร์ที่ 05 2023 สิงหาคม
by สถาบัน EITCA
ตัวเร่งฮาร์ดแวร์ เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) และหน่วยประมวลผล Tensor (TPU) มีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงกระบวนการฝึกอบรมใน TensorFlow ตัวเร่งความเร็วเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาสำหรับการคำนวณแบบขนานและปรับให้เหมาะสมสำหรับการทำงานของเมทริกซ์ ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับเวิร์กโหลดการเรียนรู้เชิงลึก ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจว่า GPU และ
TensorFlow 2.0 รองรับการปรับใช้กับแพลตฟอร์มต่างๆ อย่างไร
วันเสาร์ที่ 05 2023 สิงหาคม
by สถาบัน EITCA
TensorFlow 2.0 ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สยอดนิยม ให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับการปรับใช้กับแพลตฟอร์มต่างๆ การสนับสนุนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเปิดใช้งานการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนอุปกรณ์ต่างๆ เช่น เดสก์ท็อป เซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และแม้แต่ระบบฝังตัว ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจวิธีต่างๆ ที่ TensorFlow