PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ရိုးရှင်းသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း လေ့ကျင့်ချိန်ကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် အလွန်အကျိုးရှိနိုင်ပါသည်။ PyTorch သည် လူကြိုက်များသော နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် GPU အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ GPU အများအပြားကို စနစ်ထည့်သွင်းပြီး ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
GPUs သို့မဟုတ် TPU ကဲ့သို့သော ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များသည် TensorFlow ရှိ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့တိုးတက်စေနိုင်သနည်း။
Graphics Processing Units (GPUs) နှင့် Tensor Processing Units (TPUs) ကဲ့သို့သော Hardware Accelerators များသည် TensorFlow ရှိ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအရှိန်မြှင့်စက်များသည် အပြိုင်တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး မက်ထရစ်လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားပြီး နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းခွင်များအတွက် မြင့်မားစွာ ထိရောက်မှုဖြစ်စေသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် GPUs နှင့်မည်သို့စူးစမ်းမည်နည်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်မွမ်းမံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်အတွက် GPUs ကိုအသုံးပြုရန် Google Colab တွင် မည်သည့်အဆင့်များလုပ်ဆောင်သင့်သနည်း။
Google Colab တွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် GPUs ကိုအသုံးပြုရန်၊ အဆင့်များစွာလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်။ Google Colab သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို သိသိသာသာ အရှိန်မြှင့်နိုင်ပြီး နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် GPUs များကို အခမဲ့အသုံးပြုခွင့်ပေးပါသည်။ ဤတွင်ပါဝင်သည့်အဆင့်များ၏အသေးစိတ်ရှင်းပြချက်ဖြစ်သည်- 1. Runtime ကိုသတ်မှတ်ခြင်း- Google တွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, သင်၏ ML စီမံကိန်းအတွက် GPU နှင့် TPU များ၏အားသာချက်ကိုမည်သို့ယူရမည်နည်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
GPU နှင့် TPU များသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်မှုကို မည်သို့အရှိန်မြှင့်သနည်း။
GPUs (Graphics Processing Units) နှင့် TPUs (Tensor Processing Units) များသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ လေ့ကျင့်မှုကို သိသိသာသာ အရှိန်မြှင့်ပေးသည့် အထူးပြု hardware accelerators များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သမားရိုးကျ CPUs (Central Processing Units) အတွက် အကောင်းဆုံးမလုပ်ဆောင်နိုင်သော အလုပ်ဖြစ်သည့် ဒေတာအများအပြားကို အပြိုင်အပြိုင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ရရှိနိုင်သည်။ ဒီအဖြေကို ပေးမယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, သင်၏ ML စီမံကိန်းအတွက် GPU နှင့် TPU များ၏အားသာချက်ကိုမည်သို့ယူရမည်နည်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုများအတွက် CPU နှင့် GPUs များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက Tensor Processing Units (TPUs) ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
Tensor Processing Units (TPUs) များသည် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသော အစွမ်းထက်သော ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်တစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပါသည်။ သမားရိုးကျ Central Processing Units (CPUs) နှင့် Graphics Processing Units (GPUs) တို့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက TPU များသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အလွန်သင့်လျော်စေသည့် ထူးခြားသောအားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤပြည့်စုံသောရှင်းလင်းချက်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အကျိုးကျေးဇူးများကို စေ့စေ့စပ်စပ်ဖော်ပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်