Kiel aparataj akceliloj kiel GPU-oj aŭ TPU-oj povas plibonigi la trejnadon en TensorFlow?
Aparataj akceliloj kiel Graphics Processing Units (GPUoj) kaj Tensor Processing Units (TPUoj) ludas decidan rolon en plibonigado de la trejnadprocezo en TensorFlow. Tiuj akceliloj estas dizajnitaj por elfari paralelajn komputadojn kaj estas optimumigitaj por matricaj operacioj, igante ilin tre efikaj por profunda lernado de laborkvantoj. En ĉi tiu respondo, ni esploros kiel GPUoj kaj
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, APIoj de alta nivelo TensorFlow, Konstrui kaj rafini viajn modelojn, Ekzamena revizio
Kiel TensorFlow 2.0 subtenas deplojon al malsamaj platformoj?
TensorFlow 2.0, la populara malfermfonta maŝinlernada kadro, disponigas fortikan subtenon por deplojo al malsamaj platformoj. Ĉi tiu subteno estas decida por ebligi la deplojon de maŝinlernado-modeloj sur diversaj aparatoj, kiel labortabloj, serviloj, porteblaj aparatoj kaj eĉ enigitaj sistemoj. En ĉi tiu respondo, ni esploros la diversajn manierojn kiel TensorFlow