Ĉu PyTorch povas esti komparita kun NumPy funkcianta sur GPU kun kelkaj pliaj funkcioj?
PyTorch kaj NumPy estas ambaŭ vaste uzitaj bibliotekoj en la kampo de artefarita inteligenteco, precipe en profundaj lernaj aplikoj. Dum ambaŭ bibliotekoj ofertas funkciojn por nombraj komputadoj, ekzistas signifaj diferencoj inter ili, precipe kiam temas pri funkciigado de komputadoj sur GPU kaj la kromaj funkcioj kiujn ili provizas. NumPy estas fundamenta biblioteko por
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Enkonduko, Enkonduko al profunda lernado kun Python kaj Pytorch
Kiel specifaj tavoloj aŭ retoj povas esti asignitaj al specifaj GPUoj por efika komputado en PyTorch?
Asigni specifajn tavolojn aŭ retojn al specifaj GPUoj povas signife plibonigi la efikecon de komputado en PyTorch. Ĉi tiu kapablo permesas paralelan pretigon sur multoblaj GPUoj, efike akcelante la trejnadon kaj inferencajn procezojn en profundaj lernaj modeloj. En ĉi tiu respondo, ni esploros kiel asigni specifajn tavolojn aŭ retojn al specifaj GPUoj en PyTorch,
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Progresante per profunda lernado, Komputado sur la GPU, Ekzamena revizio
Kio estas TensorFlow.js kaj kion ĝi permesas al vi fari en la retumilo?
TensorFlow.js estas potenca biblioteko, kiu permesas al programistoj alporti la kapablojn de TensorFlow, populara malfermfonta maŝinlernada kadro, al la retumilo. Ĝi ebligas la ekzekuton de maŝinlernado-modeloj rekte en la retumilo, utiligante la komputilan potencon de la aparato de la kliento sen la bezono de servilflanka pretigo. TensorFlow.js kombinas la flekseblecon kaj
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, TensorFlow.js en via retumilo, Ekzamena revizio