Apa Nglakokake model jaringan saraf sinau jero ing macem-macem GPU ing PyTorch minangka proses sing gampang banget?
Nglakokake model jaringan syaraf sinau jero ing macem-macem GPU ing PyTorch dudu proses sing gampang nanging bisa migunani banget babagan nyepetake wektu latihan lan nangani set data sing luwih gedhe. PyTorch, minangka kerangka sinau jero sing populer, nyedhiyakake fungsi kanggo nyebarake komputasi ing pirang-pirang GPU. Nanging, nyetel lan efektif nggunakake macem-macem GPU
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Pambuka, Pengantar sinau jero karo Python lan Pytorch
Kepiye cara paralelisme data ing latihan sing disebar?
Paralelisme data minangka teknik sing digunakake ing latihan distribusi model pembelajaran mesin kanggo ningkatake efisiensi latihan lan nyepetake konvergensi. Ing pendekatan iki, data latihan dipérang dadi pirang-pirang partisi, lan saben partisi diproses dening sumber komputasi utawa simpul pekerja sing kapisah. Node pekerja iki beroperasi kanthi paralel, ngitung gradien lan nganyari kanthi mandiri
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah-langkah luwih ing Learning Machine, Latihan sing disebar ing méga, Review ujian