Як апаратныя паскаральнікі, такія як GPU або TPU, могуць палепшыць працэс навучання ў TensorFlow?
Апаратныя паскаральнікі, такія як графічныя працэсары (GPU) і тэнзарныя працэсары (TPU), гуляюць вырашальную ролю ў паляпшэнні працэсу навучання ў TensorFlow. Гэтыя паскаральнікі прызначаны для выканання паралельных вылічэнняў і аптымізаваны для матрычных аперацый, што робіць іх вельмі эфектыўнымі для нагрузак глыбокага навучання. У гэтым адказе мы вывучым, як GPU і
Як TensorFlow 2.0 падтрымлівае разгортванне на розных платформах?
TensorFlow 2.0, папулярная структура машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, забяспечвае надзейную падтрымку для разгортвання на розных платформах. Гэтая падтрымка мае вырашальнае значэнне для разгортвання мадэляў машыннага навучання на розных прыладах, такіх як працоўныя сталы, серверы, мабільныя прылады і нават убудаваныя сістэмы. У гэтым адказе мы вывучым розныя спосабы выкарыстання TensorFlow