|
Mavzu: Ochiq kodli (Open Source) chuqur o‘qitish freymvorklari 705-22- guruh magistranti
|
| bet | 7/10 | | 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 ishMxNet
Eslab qoling! Eslab qoling! - MXNet ko'chma va bir nechta GPU va bir nechta mashinalarda o'lchaydi;
- Bu konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) tarmoqlari kabi zamonaviy DL modellarini qo'llab-quvvatlaydigan, tejamkor, moslashuvchan va kengaytiriladigan chuqur o'rganish tizimidir.
MxNet
MxNet
MxNet ning afzalligi:
- U bir nechta GPU larni, shuningdek, kontekstni tez almashtirishni va optimallashtirilgan hisoblashni qo'llab-quvvatlaydi;
- U imperativ va ramziy dasturlashni qo'llab-quvvatlaydi va shu bilan ishlab chiquvchilarga chuqur o'rganish modellarini yaratishda o'zlarining kerakli yondashuvlarini tanlash imkonini beradi.
TENSORFLOW UCHUN SWIFT
TensorFlow uchun Swift - bu TensorFlow va Swift dasturlash tilining kuchini birlashtirgan yangi avlod vositasi. TensorFlow uchun Swift mashinani o'rganish uchun maxsus ishlab chiqilganligi sababli, u mashinani o'rganish, differentsial dasturlash, kompilyatorlar, tizim dizayni va boshqalar bo'yicha barcha so'nggi tadqiqotlarni o'z ichiga oladi. Loyiha dastlabki bosqichda bo'lsa-da, u bilan tajriba o'tkazmoqchi bo'lgan har bir kishi uchun ochiq.
TENSORFLOW UCHUN SWIFT
Eslab qoling!
- Differensial dasturlash haqida gap ketganda, TensorFlow uchun Swift avtomatik taqqoslash uchun yuqori darajadagi yordamni taqdim etadi. Shunday qilib, har qanday funksiyaning hosilalarini yoki hatto maxsus ma'lumotlar tuzilmalarini bir necha daqiqada farqlash mumkin;
- U foydalanuvchi unumdorligini oshirishga yordam beradigan murakkab vositalar zanjirini o'z ichiga oladi. Swift ni Jupyter daftarida interaktiv tarzda ishga tushirishingiz va keyingi avlod chuqur o'rganish platformasining boy API yuzasini yanada o'rganish uchun foydali avtomatik to'ldirishlarni olish mumkin.
TENSORFLOW UCHUN SWIFT
TensorFlow uchun Swift ning afzalligi:
- Swiftning kuchli Python integratsiyasi migratsiyani juda oson qiladi. Umumiy maqsadli dasturlash tili bo'lgan Python bilan bevosita integratsiyalashgan holda, TensorFlow uchun Swift foydalanuvchilarga kuchli algoritmlarni qulay va oson ifodalash imkonini beradi.
- Agar dinamik tillar sizning loyihalaringizga mos kelmasa, bu ajoyib tanlovdir. Statik tarzda terilgan til bo'lib, Swift koddagi har qanday xatoni proaktiv tarzda ko'rsatadi, shuning uchun proaktiv yondashuvni qo'llash va kodni ishga tushirishdan oldin uni tuzatish mumkin.
Gluon
Chuqur o'rganish vositalari ro'yxatiga yaqinda qo'shilgan Gluon - bu ochiq kodli chuqur o'rganish interfeysi bo'lib, u ishlab chiquvchilarga mashinani o'rganish modellarini tez va oson yaratishga yordam beradi. U oldindan tuzilgan va optimallashtirilgan neyron tarmoq komponentlari to‘plamidan foydalangan holda ML/DL modellarini aniqlash uchun oddiy va qisqacha API taklif qiladi.
Gluon foydalanuvchilarga oddiy, aniq va ixcham kod yordamida neyron tarmoqlarni aniqlash imkonini beradi. U foydalanishga tayyor neyron tarmoq qurilish bloklarining to'liq to'plami, jumladan oldindan belgilangan qatlamlar, optimallashtiruvchilar va initsializatorlar bilan birga keladi. Bu ko'plab asosiy murakkab amalga oshirish tafsilotlarini yo'q qilishga yordam beradi.
|
| |
