Mi az a gluon mxnet?
Pontszám: 4,4/5 ( 17 szavazat )Az Apache MXNet Gluon könyvtára világos, tömör és egyszerű API-t biztosít a mély tanuláshoz . ... Egyszerűvé teszi a mélytanulási modellek prototípusát, építését és betanítását anélkül, hogy az edzési sebességet feláldozná.
Mire használható az MXNet?
Az MXNet mély neurális hálózatok meghatározására, betanítására és telepítésére szolgál. Karcsú, rugalmas és rendkívül skálázható, azaz lehetővé teszi a gyors modellképzést, és támogatja a rugalmas programozási modellt és több nyelvet.
Mi a gluon a Pythonban?
Bemutatkozik a Gluon – Könnyen használható programozási felület a rugalmas mély tanuláshoz . ... Ez a felület nagymértékben leegyszerűsíti a mély tanulási modellek létrehozásának folyamatát anélkül, hogy feláldozná a képzési sebességet.
Mi az a gluon mély tanulás?
A Gluon az AWS és a Microsoft által közösen létrehozott nyílt forráskódú mélytanulási könyvtár , amely segít a fejlesztőknek gépi tanulási modellek felépítésében, betanításában és telepítésében a felhőben.
Mi az a gluon NLP?
A GluonNLP a legkorszerűbb (SOTA) mély tanulási modellek megvalósítását biztosítja az NLP-ben, és blokkokat épít fel szöveges adatfolyamokhoz és modellekhez.
[1/2] MXNet Gluon: A teljesítmény megjelenítése
Hogyan telepíthetem az MXNet-et?
- Telepítse a Microsoft Visual Studio 2017 vagy a Microsoft Visual Studio 2015 alkalmazást.
- Töltse le és telepítse az Intel MKL-t (regisztráció szükséges).
- Töltse le és telepítse az NVIDIA CUDA-t.
- Töltse le és telepítse az NVIDIA_CUDA_DNN-t.
- Az MXNet telepítése MKL támogatással pip-vel:
Az MXNet jobb, mint a TensorFlow?
Másrészt az MXNet támogatja a kötelező és deklaratív nyelveket is, rendkívül rugalmas, teljes képzési modult kínál, és több nyelvet is támogat. Az MXNet gyorsabb számítási sebességet és erőforrás-kihasználást kínál a GPU-n. Ehhez képest a TensorFlow rosszabb ; ez utóbbi azonban jobban teljesít CPU-n.
Mi az MXNet könyvtár?
Az Apache MXNet egy nyílt forráskódú mély tanulási szoftver keretrendszer , amelyet mély neurális hálózatok betanítására és telepítésére használnak. ... Az MXNet könyvtár hordozható, és több GPU-ra és több gépre is méretezhető. Az MXNet-et nyilvános felhőszolgáltatók támogatják, köztük az Amazon Web Services (AWS) és a Microsoft Azure.
Mi az AWS MXNet?
Az Apache MXNet egy gyors és méretezhető képzési és következtetési keretrendszer , amely könnyen használható, tömör API-val rendelkezik a gépi tanuláshoz. ... Az AWS-en futó MxNet szolgáltatást teljes körűen felügyelt tapasztalattal kezdheti meg az Amazon SageMaker használatával, amely egy platform a gépi tanulási modellek létrehozásához, betanításához és telepítéséhez.
Hogyan importálhatom az MXNet-et Pythonba?
- Minimális követelmények. ...
- Építsd meg az MXNet alapvető megosztott könyvtárát.
- 1. lépés Telepítse a buildeszközöket és a git-et. ...
- 2. lépés Telepítse az OpenBLAS-t. ...
- 3. lépés Telepítse az OpenCV-t. ...
- 4. lépés Töltse le az MXNet-forrásokat, és hozzon létre MXNet megosztott könyvtárat. ...
- Telepítse az MXNet Python összerendelést.
Melyik a gyorsabb PyTorch vagy TensorFlow?
A PyTorch gyorsabb prototípuskészítést tesz lehetővé, mint a TensorFlow , de a TensorFlow jobb megoldás lehet, ha egyéni funkciókra van szükség a neurális hálózatban. ... A PyTorch és a TensorFlow egyaránt módot kínál a modellfejlesztés felgyorsítására és a rendszerkódok mennyiségének csökkentésére.
Melyek a gluonok azon részecskéinek tulajdonságai, amelyek átadják az erős erőt?
Az erős magerő tartja össze a protonokat és a neutronokat az atommagban. Ez valójában annak a funkciójának mellékhatása, hogy a kvarkokat egymáshoz köti, hogy maguk protonokat és neutronokat képezzenek. Az erős erő részecskéjét gluonnak nevezik az erős erő ragasztószerű tulajdonságai miatt.
Mi az MXNet modell?
Az Apache MXNet (MXNet) egy nyílt forráskódú mély tanulási keretrendszer , amely lehetővé teszi mély neurális hálózatok meghatározását, betanítását és telepítését a platformok széles skáláján, a felhő infrastruktúrától a mobileszközökig. ... Az MXNet könyvtár hordozható és könnyű. Zökkenőmentesen skálázható több GPU-n több gépen.
Melyik mély tanulási keretrendszerre épül a GluonCV eszköztár?
Telepítés. A GluonCV az MXNetre és a PyTorchra épül . Az egyedi modell megvalósításától függően (a teljes listát nézze meg a modell állatkertjében), telepítenie kell a mélytanulási keretrendszer egyikét. Természetesen mindig telepítheti mindkettőt a legjobb lefedettség érdekében.
Mi az a TensorFlow és a PyTorch?
A PyTorch egy gépi tanulási könyvtár, amelyet a Facebook AI Research Lab fejlesztett ki . A TensorFlow egy nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár, amelyet a Google Brain csapata hozott létre. Mechanizmus: Grafikon definíció. Dinamikus grafikonok – lehetővé teszi a felhasználó számára a csomópontok végrehajtását a modell futása közben.
Az MXNet nyílt forráskódú?
Az MXNet egy nyílt forráskódú mély tanulási keretrendszer , amely lehetővé teszi mély neurális hálózatok meghatározását, betanítását és telepítését az eszközök széles skáláján, a felhő infrastruktúrától a mobileszközökig. Nagyon skálázható, lehetővé téve a gyors modell betanítást, és támogatja a rugalmas programozási modellt és több nyelvet.
Mi az Nvidia TensorRT?
Az NVIDIA® TensorRT ™ egy SDK a nagy teljesítményű mélytanulási következtetésekhez . Tartalmaz egy mély tanulási következtetés optimalizálót és futási időt, amely alacsony késleltetést és nagy átviteli sebességet biztosít a mély tanulási következtetési alkalmazásokhoz.
Hogyan telepíthetem az MXNet-et Windows Python rendszeren?
Az előre elkészített csomag telepítése Windows rendszeren Az előre elkészített csomag telepítése: Töltse le a legújabb előre elkészített csomagot az MXNet Kiadások lapjáról. Csomagolja ki a csomagot egy mappába, megfelelő névvel, például D:\MXNet . Nyissa meg a mappát, és telepítse a csomagot a setupenv elemre duplán kattintva .
Mi az a cu101?
mxnet-cu101 1.8. ... Az MXNet egy ultra-skálázható mély tanulási keretrendszer . Ez a verzió a CUDA-10.1-et és az MKLDNN-t használja.
Gyorsabb az MXNet, mint a PyTorch?
A TensorFlow, a PyTorch és az MXNet a legszélesebb körben használt három keretrendszer GPU-támogatással. ... Például a TensorFlow edzéssebesség 49%-kal gyorsabb, mint az MXNet a VGG16 edzésben, a PyTorch pedig 24%-kal gyorsabb, mint az MXNet .
Népszerű az MXNet?
A TensorFlow-hoz képest az MXNetnek kisebb a nyílt forráskódú közössége. A fejlesztések, a hibajavítások és egyéb funkciók tovább tartanak a jelentős közösségi támogatás hiánya miatt. Annak ellenére, hogy a technológiai ipar számos szervezete széles körben használja, az MxNet nem olyan népszerű, mint a Tensorflow .
Az MXNet jobb, mint a PyTorch?
A PyTorch egy népszerű mély tanulási keretrendszer, köszönhetően könnyen érthető API-jának és teljesen kötelező megközelítésének. 2019 áprilisában az NVidia teljesítmény-referenciaértékei azt mutatják, hogy az Apache MXNet ~77%-kal felülmúlja a PyTorch teljesítményét a ResNet-50 betanítása során: 10 925 kép/másodperc a ... 6 175 képpel szemben.
Honnan tudhatom, hogy az MXNet használja-e a GPU-mat?
GPU-oktatás ellenőrzése Az MXNet gyökérkönyvtárából futtassa: python example/image-classification/train_mnist .py --network lenet --gpus 0 a GPU-oktatás teszteléséhez.
Hogyan építhetsz MXNet forrásból?
- Készítse el az MXNet megosztott könyvtárát, a libmxnet.so. Az adattár klónozása. Előfeltételek. Matematikai könyvtár kiválasztása. ...
- Telepítse az MXNethez használni kívánt nyelvi API-kötés(eke)t. Az MXNet legújabb és legnépszerűbb API-ja a Gluon. A Gluon a Python-kötésbe van beépítve.