په TensorFlow کې د ماډل تالیف کولو هدف څه دی؟
په TensorFlow کې د ماډل تالیف کولو هدف دا دی چې د پراختیا کونکي لخوا لیکل شوي د لوړې کچې ، د انسان لوستلو وړ کوډ د ټیټې کچې نمایندګي کې بدل کړي چې د لاندې هارډویر لخوا په مؤثره توګه اجرا کیدی شي. پدې پروسه کې ډیری مهم ګامونه او اصلاحات شامل دي چې د ماډل ټول فعالیت او موثریت کې مرسته کوي. لومړی، د تالیف پروسه
د JAX ځانګړتیاوې کومې دي چې د Python چاپیریال کې اعظمي فعالیت ته اجازه ورکوي؟
JAX، چې د "Just Other XLA" لپاره ولاړ دی، د Python کتابتون دی چې د ګوګل څیړنې لخوا رامینځته شوی چې د لوړ فعالیت شمیرې کمپیوټري لپاره قوي چوکاټ چمتو کوي. دا په ځانګړي ډول د Python چاپیریال کې د ماشین زده کړې او ساینسي کمپیوټري کاري بارونو غوره کولو لپاره ډیزاین شوی. JAX ډیری کلیدي ځانګړتیاوې وړاندې کوي چې د اعظمي فعالیت او موثریت وړ کوي. په دې ځواب کې، موږ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د JAX پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د JAX لخوا ملاتړ شوي د توپیر دوه طریقې کوم دي؟
JAX، چې د "Just Other XLA" لپاره ولاړ دی، د Python کتابتون دی چې د ګوګل څیړنې لخوا رامینځته شوی چې د ماشین زده کړې څیړنې لپاره د لوړ فعالیت اکوسیستم چمتو کوي. دا په ځانګړې توګه د GPUs، TPUs، او CPUs کې د ګړندي خطي الجبرا (XLA) عملیاتو کارولو اسانتیا لپاره ډیزاین شوی. JAX یو لړ فعالیتونه وړاندې کوي، پشمول د اتوماتیک توپیر، کوم چې a
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ګوګل بادل AI پلیټ فارم, د JAX پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
JAX څه شی دی او دا څنګه د ماشین زده کړې دندې ګړندۍ کوي؟
JAX، د "صرف یو بل XLA" لپاره لنډ، د لوړ فعالیت شمیري کمپیوټري کتابتون دی چې د ماشین زده کړې دندو ګړندي کولو لپاره ډیزاین شوی. دا په ځانګړي ډول په سرعت کونکو کې د کوډ ګړندي کولو لپاره مناسب دی ، لکه د ګرافیک پروسس کولو واحدونو (GPUs) او د ټینسر پروسس کولو واحدونو (TPUs). JAX د وړتیا سره د پیژندل شوي برنامه کولو ماډلونو ترکیب چمتو کوي ، لکه NumPy او Python