ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
PyTorch او NumPy دواړه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي کتابتونونه دي، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې غوښتنلیکونو کې. پداسې حال کې چې دواړه کتابتونونه د شمیرو کمپیوټرونو لپاره فعالیت وړاندیز کوي، د دوی تر منځ د پام وړ توپیرونه شتون لري، په ځانګړې توګه کله چې دا په GPU کې د کمپیوټرونو چلولو او اضافي افعال چې دوی یې چمتو کوي. NumPy د دې لپاره یو بنسټیز کتابتون دی
په PyTorch کې د مؤثره محاسبې لپاره ځانګړي GPUs ته ځانګړي پرتونه یا شبکې څنګه ټاکل کیدی شي؟
ځانګړو GPUs ته د ځانګړو پرتونو یا شبکو ګمارل کولی شي د پام وړ په PyTorch کې د محاسبې موثریت لوړ کړي. دا وړتیا په ډیری GPUs کې موازي پروسس کولو ته اجازه ورکوي، په مؤثره توګه د ژورې زده کړې ماډلونو کې د روزنې او انفرنس پروسې ګړندۍ کوي. پدې ځواب کې ، موږ به وپلټو چې څنګه په PyTorch کې ځانګړي GPUs ته ځانګړي پرتونه یا شبکې وټاکو ،
TensorFlow.js څه شی دی او دا تاسو ته په براوزر کې څه کولو اجازه درکوي؟
TensorFlow.js یو پیاوړی کتابتون دی چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د TensorFlow وړتیاوې، د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې یو مشهور چوکاټ، ویب براوزر ته راوړي. دا په مستقیم ډول په براوزر کې د ماشین زده کړې ماډلونو اجرا کولو ته وړتیا ورکوي، پرته له دې چې د سرور اړخ پروسس ته اړتیا ولري د پیرودونکي وسیلې کمپیوټري ځواک ګټه پورته کوي. TensorFlow.js انعطاف او انعطاف سره یوځای کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, ستاسو په براوزر کې TensorFlow.js, د ازموینې بیاکتنه