ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
PyTorch ਅਤੇ NumPy ਦੋਵੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ GPU 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। NumPy ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ
PyTorch ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਗਣਨਾ ਲਈ ਖਾਸ ਪਰਤਾਂ ਜਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ GPUs ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਖਾਸ GPUs ਨੂੰ ਖਾਸ ਲੇਅਰਾਂ ਜਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ PyTorch ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਲਟੀਪਲ GPUs 'ਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ PyTorch ਵਿੱਚ ਖਾਸ GPUs ਨੂੰ ਖਾਸ ਲੇਅਰਾਂ ਜਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ,
TensorFlow.js ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?
TensorFlow.js ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ TensorFlow, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਾਵਰ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। TensorFlow.js ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ