Làm cách nào để các bộ tăng tốc phần cứng như GPU hoặc TPU có thể cải thiện quy trình đào tạo trong TensorFlow?
Các bộ tăng tốc phần cứng như Bộ xử lý đồ họa (GPU) và Bộ xử lý Tensor (TPU) đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện quy trình đào tạo trong TensorFlow. Các máy gia tốc này được thiết kế để thực hiện tính toán song song và được tối ưu hóa cho các hoạt động ma trận, giúp chúng đạt hiệu quả cao đối với khối lượng công việc học sâu. Trong câu trả lời này, chúng ta sẽ khám phá cách GPU và
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow, Các API cấp cao của TensorFlow, Xây dựng và tinh chỉnh các mô hình của bạn, ôn thi
TensorFlow 2.0 hỗ trợ triển khai trên các nền tảng khác nhau như thế nào?
TensorFlow 2.0, khung máy học nguồn mở phổ biến, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ để triển khai cho các nền tảng khác nhau. Sự hỗ trợ này rất quan trọng để cho phép triển khai các mô hình máy học trên nhiều loại thiết bị, chẳng hạn như máy tính để bàn, máy chủ, thiết bị di động và thậm chí cả các hệ thống nhúng. Trong câu trả lời này, chúng ta sẽ khám phá những cách khác nhau mà TensorFlow