TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ, ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਕੋਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸੰਕਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
JAX ਦੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਪਾਈਥਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ?
JAX, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "Just Other XLA," ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਗੂਗਲ ਰਿਸਰਚ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਈਥਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। JAX ਕਈ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ
JAX ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਦੋ ਮੋਡ ਕੀ ਹਨ?
JAX, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "Just Other XLA", ਗੂਗਲ ਰਿਸਰਚ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ GPUs, TPUs, ਅਤੇ CPUs 'ਤੇ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਲੀਨੀਅਰ ਅਲਜਬਰਾ (XLA) ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। JAX ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਸਮੇਤ ਕਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏ
JAX ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
JAX, "Just Other XLA" ਲਈ ਛੋਟਾ, ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਕਸੀਲੇਟਰਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (GPUs) ਅਤੇ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ (TPUs) 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। JAX ਜਾਣੂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ NumPy ਅਤੇ Python, ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ