PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ PyTorch သည် Facebook ၏ AI သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းမှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး သွက်လက်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ NumPy သည် သိပ္ပံပညာအတွက် အခြေခံကျသော ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
GPU အရှိန်မြှင့်ခြင်းဖြင့် TensorFlow ကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းတွင် မည်သည့်အဆင့်များ ပါဝင်သနည်း။
GPU အရှိန်မြှင့်ခြင်းဖြင့် TensorFlow ကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းတွင် CUDA GPU ကို အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အသုံးပြုမှုသေချာစေရန် အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် GPU ပေါ်ရှိ ကွန်ပြူတာတွင် လေးနက်သော နက်နဲသော သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး လေ့ကျင့်ချိန်ကို သိသိသာသာလျှော့ချကာ TensorFlow မူဘောင်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အဆင့် 1- ရှေ့ဆက်မလုပ်ဆောင်မီ GPU လိုက်ဖက်ညီမှုကို စစ်ဆေးပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, CUDA GPU ကိုအသုံးပြုရန်အတွက် GPU ဗားရှင်း TensorFlow ကိုတပ်ဆင်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow သည် Google Colab တွင် GPU ကိုအသုံးပြုနေကြောင်း သင်မည်သို့အတည်ပြုနိုင်မည်နည်း။
TensorFlow သည် Google Colab တွင် GPU ကို အသုံးပြုနေကြောင်း အတည်ပြုရန်၊ အဆင့်များစွာကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ ဦးစွာ၊ သင်သည် သင်၏ Colab မှတ်စုစာအုပ်တွင် GPU အရှိန်မြှင့်ခြင်းကို ဖွင့်ထားကြောင်း သေချာစေရန် လိုအပ်သည်။ ထို့နောက်၊ သင်သည် GPU ကိုအသုံးပြုခြင်းရှိမရှိစစ်ဆေးရန် TensorFlow ၏ built-in လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်အသေးစိတ်ရှင်းပြချက်မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်- ၁။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, သင်၏ ML စီမံကိန်းအတွက် GPU နှင့် TPU များ၏အားသာချက်ကိုမည်သို့ယူရမည်နည်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မိုဘိုင်းကိရိယာများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအကြောင်း ကောက်ချက်ချသည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားစရာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
မိုဘိုင်းကိရိယာများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ကောက်ချက်ချသည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့်အချက်များစွာရှိသည်။ ဤထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များသည် မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်တို့အပြင် မိုဘိုင်းလ်စက်ပစ္စည်း၏ ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် အရင်းအမြစ်များမှ ချမှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်များလည်း ပါဝင်ပါသည်။ အရေးကြီးသောအချက်မှာ မော်ဒယ်၏ အရွယ်အစားဖြစ်သည်။ မိုဘိုင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အတွက်တိုးတက်, TensorFlow Lite, စမ်းသပ် GPU ကိုကိုယ်စားလှယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
JAX ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ ၎င်းသည် စက်သင်ယူခြင်း လုပ်ငန်းများကို မည်ကဲ့သို့ အရှိန်မြှင့်သနည်း။
JAX သည် "Just Another XLA" ၏ အတိုကောက်ဖြစ်ပြီး စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများကို အရှိန်မြှင့်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ဂဏန်းကွန်ပျူတာစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ်များ (GPUs) နှင့် tensor processing unit (TPUs) ကဲ့သို့သော အရှိန်မြှင့်ကိရိယာများပေါ်တွင် ကုဒ်ကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် အထူးသင့်လျော်သည်။ JAX သည် NumPy နှင့် Python ကဲ့သို့သော ရင်းနှီးပြီးသား ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံများကို ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, JAX မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Compute Engine ရှိ Deep Learning VM Images သည် စက်သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်၏ စနစ်ထည့်သွင်းမှုကို မည်သို့လွယ်ကူစေသနည်း။
Google Compute Engine (GCE) ရှိ Deep Learning VM Images သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် စက်သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်ကို သတ်မှတ်ရန် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော virtual machine (VM) ပုံများသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအတွက် လိုအပ်သောကိရိယာများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တိုက်များပါဝင်သည့် ပြည့်စုံသောဆော့ဖ်ဝဲအစုအဝေးကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းအတွက် လိုအပ်သည်များကို ဖယ်ရှားပေးကာ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူ VM Images ကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်