WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]