ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
PyTorch ਦੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। PyTorch ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ Facebook ਦੀ AI ਰਿਸਰਚ ਲੈਬ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। NumPy, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਕੇਜ ਹੈ
GPU ਪ੍ਰਵੇਗ ਦੇ ਨਾਲ TensorFlow ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
GPU ਪ੍ਰਵੇਗ ਦੇ ਨਾਲ TensorFlow ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ CUDA GPU ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ GPU 'ਤੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ TensorFlow ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਕਦਮ 1: ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ GPU ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ TensorFlow Google Colab ਵਿੱਚ GPU ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ TensorFlow Google Colab ਵਿੱਚ GPU ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ Colab ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ GPU ਪ੍ਰਵੇਗ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਫਿਰ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ TensorFlow ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ GPU ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ: 1.
ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਿਸ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਚਲਾਉਣ ਵੇਲੇ ਕੁਝ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?
ਜਦੋਂ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਈ ਵਿਚਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਕਾਰ ਹੈ. ਮੋਬਾਈਲ
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
ਗੂਗਲ ਕੰਪਿਊਟ ਇੰਜਣ 'ਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ VM ਚਿੱਤਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਕੰਪਿਊਟ ਇੰਜਣ (GCE) 'ਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ VM ਚਿੱਤਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪੂਰਵ ਸੰਰਚਿਤ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ (VM) ਚਿੱਤਰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਟੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੈਨੂਅਲ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ