|
Mavzu: Ochiq kodli (Open Source) chuqur o‘qitish freymvorklari 705-22- guruh magistranti
|
| bet | 5/10 | | Sana | 19.12.2023 | | Hajmi | 1,98 Mb. | | #124271 |
Bog'liq DL Умумий электротехника ва электроника асослари.Одилов Қ, Документ Microsoft Word, ТАЛОН, Yangilanayotgan O\'zbekiston milliy tiklanishdan-milliy yuksalish sari, draft-sp800-90c, referatbank-54752, Bipolyar tranzistorlar. Reja Bipolyar tranzistor haqida umumiy , J.Farhod O\'rnatilgan Lab-1, J.Farhod O\'rnatilgan Lab-2, 1 kurs farm noorganik kimyo II smestr, 5-6-7-8-9-sinf texnologiya qizlar ish reja 2023-yil, Mavzu Zamonaviy robotlar tarkibiy tuzilmasi, ularning parametrl-azkurs.org, O�zbekiston respublikasi va o�rta maxsus ta�lim vazirligi samarq, Operatsiya-buyum tizimi, 2-Mustaqil ish PyTorch - bu Facebook tomonidan ishlab chiqilgan ochiq manba chuqur o'rganish tizimi. U Torch kutubxonasiga asoslangan va bitta asosiy maqsad bilan ishlab chiqilgan - tadqiqot prototiplaridan tortib to ishlab chiqarishni joylashtirishgacha bo'lgan butun jarayonni tezlashtirish. PyTorch-ning qiziq tomoni shundaki, u Python interfeysining tepasida C++ interfeysiga ega. Frontend modelni ishlab chiqish uchun asosiy poydevor bo'lib xizmat qilsa-da, "torch.distributed" orqa qismi tadqiqot va ishlab chiqarishda kengaytiriladigan taqsimlangan o'qitish va ishlashni optimallashtirishni osonlashtiradi. Bu siz foydalanishingiz mumkin bo'lgan eng yaxshi chuqur o'rganish vositalaridan biridir.
PyTorch
Eslab qoling! - PyTorch sizga PDB yoki PyCharm kabi standart tuzatuvchilardan foydalanish imkonini beradi.
- U dinamik ravishda yangilangan grafik bilan ishlaydi, ya'ni model arxitekturasiga kerakli o'zgartirishlar o'quv jarayonining o'zida amalga oshirilishi mumkin.
PyTorch
PyTorch
PyTorch ning afzalligi:
- Bu kichik loyihalar va prototiplarni o'rganish, qurish va joylashtirish uchun juda yaxshi;
- U tabiiy tilni qayta ishlash va kompyuterni ko'rish kabi chuqur o'rganish dasturlarida keng qo'llaniladi.
DeepMind tomonidan ishlab chiqilgan Sonnet – TensorFlow da murakkab neyron tarmoq tuzilmalarini qurish uchun mo'ljallangan yuqori darajadagi kutubxona. Siz taxmin qilganingizdek, ushbu chuqur o'rganish tizimi TensorFlow ustiga qurilgan. Sonnetning maqsadi neyron tarmog'ining ma'lum bir qismiga mos keladigan asosiy Python ob'yektlarini loyihalash va yaratishdir. Keyin bu ob'yektlar mustaqil ravishda TensorFlow hisoblash grafigiga ulanadi. Python ob'yektlarini mustaqil ravishda yaratish va ularni grafik bilan bog'lash jarayoni yuqori darajadagi arxitektura dizaynini soddalashtirishga yordam beradi. Bu siz foydalanishingiz mumkin bo'lgan eng yaxshi chuqur o'rganish vositalaridan biridir.
Sonnet
|
| |
