Публикации по теме 'tpu'
Написание среды RL в JAX
Как запустить CartPole со скоростью 1,25 миллиарда шагов в секунду
JAX — это относительно новая и захватывающая среда машинного обучения с открытым исходным кодом. Вот некоторые из замечательных особенностей:
Скомпилирован с использованием XLA, поэтому он может поддерживать процессоры, графические процессоры и TPU. С помощью функции jit он может точно в срок компилировать несколько операций и оптимизировать график вычислений. Автоматическая векторизация через vmap ...
Использование TPU в Google Colab БЕСПЛАТНО
TPU стал бесплатным в Google Colab
Хотя его скорость примерно такая же, как у графического процессора Colab (заблокирована Google?), его все же стоит попробовать, потому что Google может увеличить скорость TPU в будущем.
К сожалению, для использования TPU требуется изменение кода.
Изменение кода
Во-первых, получите имя устройства и адрес TPU.
try:
device_name = os.environ['COLAB_TPU_ADDR']
TPU_ADDRESS = 'grpc://' + self.device_name
print('Found TPU')
except..
Что внутри TPU Google Coral Edge? Тест скорости и разборка
Ранее в этом году Google наконец-то выпустила оборудование TPU, которым вы можете владеть под брендом Coral. Однако это не самые популярные обучающие сети облачных TPU, такие как BigGAN со скоростью 100+ петафлоп / с в течение недели или даже самый дешевый 180 TFlop / s v2 TPU, который вы можете арендовать по запросу за 4,50 доллара в час. Это устройства TPU, предназначенные для работы на грани , то есть для предоставления решений глубокого обучения в полевых условиях на небольших..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..