PyTorch কে কিছু অতিরিক্ত ফাংশন সহ একটি GPU তে চলমান NumPy এর সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
PyTorch এবং NumPy উভয়ই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত লাইব্রেরি। যদিও উভয় লাইব্রেরি সংখ্যাসূচক গণনার জন্য কার্যকারিতা অফার করে, তাদের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে, বিশেষ করে যখন এটি একটি GPU তে গণনা চালানোর ক্ষেত্রে আসে এবং তারা যে অতিরিক্ত ফাংশনগুলি সরবরাহ করে। NumPy এর জন্য একটি মৌলিক লাইব্রেরি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, ভূমিকা, পাইথন এবং পাইটোর্কের সাথে গভীর শিক্ষার পরিচিতি
PyTorch-এ দক্ষ গণনার জন্য নির্দিষ্ট GPU-কে কীভাবে নির্দিষ্ট স্তর বা নেটওয়ার্ক বরাদ্দ করা যেতে পারে?
নির্দিষ্ট GPU-তে নির্দিষ্ট স্তর বা নেটওয়ার্ক বরাদ্দ করা PyTorch-এ গণনার দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করতে পারে। এই ক্ষমতা একাধিক GPU-তে সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের অনুমতি দেয়, কার্যকরভাবে গভীর শিক্ষার মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণ এবং অনুমান প্রক্রিয়াগুলিকে ত্বরান্বিত করে। এই উত্তরে, আমরা পাইটর্চে নির্দিষ্ট GPU-তে নির্দিষ্ট স্তর বা নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে বরাদ্দ করা যায় তা অন্বেষণ করব,
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং, গভীর শিক্ষার সাথে অগ্রসর হচ্ছে, জিপিইউতে গণনা, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow.js কী এবং এটি আপনাকে ব্রাউজারে কী করতে দেয়?
TensorFlow.js হল একটি শক্তিশালী লাইব্রেরি যা ডেভেলপারদের TensorFlow, একটি জনপ্রিয় ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ওয়েব ব্রাউজারে সক্ষমতা আনতে দেয়। এটি সার্ভার-সাইড প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন ছাড়াই ক্লায়েন্টের ডিভাইসের কম্পিউটেশনাল শক্তিকে কাজে লাগিয়ে ব্রাউজারে সরাসরি মেশিন লার্নিং মডেলগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করে৷ TensorFlow.js নমনীয়তা একত্রিত করে এবং
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো.জেএস, আপনার ব্রাউজারে টেনসরফ্লো.জে, পরীক্ষার পর্যালোচনা