Czy PyTorch można porównać do NumPy działającego na GPU z dodatkowymi funkcjami?
Biblioteki PyTorch i NumPy są powszechnie używanymi bibliotekami w dziedzinie sztucznej inteligencji, szczególnie w aplikacjach do głębokiego uczenia się. Chociaż obie biblioteki oferują funkcje do obliczeń numerycznych, istnieją między nimi znaczne różnice, szczególnie jeśli chodzi o wykonywanie obliczeń na GPU i dodatkowe funkcje, które zapewniają. NumPy to podstawowa biblioteka dla
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Wprowadzenie, Wprowadzenie do głębokiego uczenia z Pythonem i Pytorchem
W jaki sposób można przypisać określone warstwy lub sieci do określonych procesorów graficznych w celu wydajnego obliczania w PyTorch?
Przypisanie określonych warstw lub sieci do określonych procesorów graficznych może znacznie zwiększyć wydajność obliczeń w PyTorch. Ta zdolność pozwala na przetwarzanie równoległe na wielu procesorach graficznych, skutecznie przyspieszając procesy uczenia i wnioskowania w modelach głębokiego uczenia. W tej odpowiedzi zbadamy, jak przypisać określone warstwy lub sieci do określonych procesorów graficznych w PyTorch,
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Postęp dzięki głębokiemu uczeniu się, Obliczenia na GPU, Przegląd egzaminów
Co to jest TensorFlow.js i co umożliwia w przeglądarce?
TensorFlow.js to potężna biblioteka, która umożliwia programistom wykorzystanie w przeglądarce internetowej możliwości TensorFlow, popularnej struktury uczenia maszynowego typu open source. Umożliwia wykonywanie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w przeglądarce, wykorzystując moc obliczeniową urządzenia klienta bez konieczności przetwarzania po stronie serwera. TensorFlow.js łączy elastyczność i
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow, TensorFlow.js, TensorFlow.js w Twojej przeglądarce, Przegląd egzaminów