PyTorch အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင် CPU နှင့် GPU လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် တူညီသောကုဒ်ရှိနိုင်ပါသလား။
ယေဘူယျအားဖြင့် PyTorch ရှိ neural network model တွင် CPU နှင့် GPU လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် တူညီသောကုဒ်များ ရှိနိုင်ပါသည်။ PyTorch သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ထိရောက်သောပလက်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည့် လူကြိုက်များသော open-source နက်နဲသောသင်ယူမှုမူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ PyTorch ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ CPU များကြားတွင်ချောမွေ့စွာပြောင်းနိုင်သောစွမ်းရည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, GPU ကိုတွက်ချက်ခြင်း
'NNet' အတန်းတွင် အစပြုခြင်းနည်းလမ်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
'NNet' အတန်းတွင် ကနဦးလုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းလမ်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ ကနဦးအခြေအနေအား သတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု၏ ဆက်စပ်အခြေအနေတွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ ကနဦးတန်ဖိုးများ (အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများ) ကို သတ်မှတ်ရာတွင် ကနဦးနည်းလမ်းသည် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒီကနဦးတန်ဖိုးတွေ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
PyTorch ရှိ neural network တစ်ခု၏ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့သတ်မှတ်မည်နည်း။
အပြည့်အ၀ချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများ ၊ သိပ်သည်းသော အလွှာများ သည် PyTorch ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခု၏ မရှိမဖြစ် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအလွှာများသည် သင်ယူမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများကို သတ်မှတ်ပြီး အာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်း၏ ဆက်စပ်မှုတွင် ၎င်းတို့၏ အရေးပါမှုကို ရှင်းပြပါမည်။ တစ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, အာရုံကြောကွန်ယက်ကို, အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုတည်ဆောက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ ဂိမ်းတစ်ခုစီတိုင်းတွင် လုပ်ဆောင်ချက်ကို မည်သို့ရွေးချယ်သနည်း။
လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ ဂိမ်းတစ်ခုစီတွင် ထပ်ခါထပ်ခါ ပြုလုပ်နေစဉ်တွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အထွက်ပေါ် မူတည်၍ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရွေးချယ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်သည် ဂိမ်း၏လက်ရှိအခြေအနေတွင် ထည့်သွင်းပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဖြန့်ဖြူးမှုကို ထုတ်လုပ်သည်။ ရွေးချယ်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက်ကို အခြေခံ၍ ရွေးချယ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စမ်းသပ်ခြင်းကွန်ယက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လူတန်းစားပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင် အသုံးပြုသည့် activation function သည် အဘယ်နည်း။
အတန်းပေါင်းစုံ ခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင်အသုံးပြုသည့် activation function သည် neuron တစ်ခုစီ၏ output ကိုဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင် model ၏အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကိုဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းမှပါဝင်ပါသည်။ activation function ရွေးချယ်မှုသည် မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို သင်ယူနိုင်စွမ်းနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများတွင် ကျောင်းထွက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
ကျောင်းထွက်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အာရုံကြောကွန်ရက်၏ အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော အလွှာများတွင် အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်းမှ ကာကွယ်ရန်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်ခြင်းကို တိုးတက်စေရန်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ကောင်းစွာသိရှိနားလည်ပြီး မမြင်ရသောဒေတာကို ယေဘုယျဖော်ပြရန် ပျက်ကွက်သည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ကျောင်းထွက်ခြင်းသည် အပိုင်းတစ်ပိုင်းကို ကျပန်းထုတ်ခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့် ပုံမှန်လုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow နှင့် TF Learn ကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သောအခါ "define_neural_network_model" ဟုခေါ်သော သီးခြားလုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow နှင့် TF Learn ကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသောအခါ "define_neural_network_model" ဟုခေါ်သော သီးခြားလုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ဖုံးကွယ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် မလိုအပ်ဘဲ မတူညီသော ကွန်ရက်ဗိသုကာများကို လွယ်ကူစွာ ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းနှင့် လက်တွေ့စမ်းသပ်ခြင်းတို့ကို ခွင့်ပြုပေးသည့် မော်ဂျူလာနှင့် ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းကစားခြင်းအဆင့်များအတွင်း ရမှတ်ကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။
TensorFlow နှင့် Open AI တို့ဖြင့် ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ခြင်း၏ ဂိမ်းကစားခြင်းအဆင့်တွင်၊ ဂိမ်း၏ရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန်အတွက် ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ်အခြေခံ၍ ရမှတ်ကို တွက်ချက်ပါသည်။ ရမှတ်သည် ကွန်ရက်၏အောင်မြင်မှုကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအဖြစ် တိုင်းတာပြီး ၎င်း၏ သင်ယူမှုတိုးတက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ နားလည်ရန်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းကစားခြင်းအဆင့်များအတွင်း အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းရာတွင် ဂိမ်းမှတ်ဉာဏ်၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။
TensorFlow နှင့် Open AI ကိုအသုံးပြု၍ ဂိမ်းကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် ဂိမ်းကစားသည့်အဆင့်များအတွင်း အချက်အလက်သိမ်းဆည်းရာတွင် ဂိမ်းမှတ်ဉာဏ်၏အခန်းကဏ္ဍသည် အရေးကြီးပါသည်။ Game memory သည် ယခင်ဂိမ်းအခြေအနေများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အာရုံကြောကွန်ရက်က ထိန်းသိမ်းပြီး အသုံးချသည့် ယန္တရားကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဒီမှတ်ဉာဏ်တစ်ခုက ပြဇာတ်ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများကို ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
ဂိမ်းတစ်ခုကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခြေအနေတွင် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများ ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကွန်ရက်ကို သင်ယူနိုင်သည့် မတူကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားလှယ်အဖြစ် ဥပမာများပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများဟုလည်း လူသိများသော လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို သင်ကြားရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow နှင့် Open AI တို့နှင့်ကစားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်