هل يعد تشغيل نموذج شبكة عصبية للتعلم العميق على وحدات معالجة رسومات متعددة في PyTorch عملية بسيطة للغاية؟
الأربعاء، مارس 13 2024
by ديميتريوس افستاثيو
إن تشغيل نموذج شبكة عصبية للتعلم العميق على وحدات معالجة رسومات متعددة في PyTorch ليس عملية بسيطة ولكنه يمكن أن يكون مفيدًا للغاية من حيث تسريع أوقات التدريب والتعامل مع مجموعات البيانات الأكبر حجمًا. يوفر PyTorch، وهو إطار عمل شائع للتعلم العميق، وظائف لتوزيع العمليات الحسابية عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة. ومع ذلك، إعداد وحدات معالجة الرسومات المتعددة واستخدامها بشكل فعال
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch, المُقدّمة, مقدمة للتعلم العميق باستخدام Python و Pytorch
الكلمات المفتاحية هذه:
الذكاء الاصطناعي, توازي البيانات, تعلم عميق, وحدات معالجة الرسومات, الشبكات العصبية, PyTorch
كيف يعمل توازي البيانات في التدريب الموزع؟
الأربعاء، 02 أغسطس 2023
by أكاديمية EITCA
توازي البيانات هي تقنية تستخدم في التدريب الموزع لنماذج التعلم الآلي لتحسين كفاءة التدريب وتسريع التقارب. في هذا النهج ، يتم تقسيم بيانات التدريب إلى أقسام متعددة ، وتتم معالجة كل قسم بواسطة مورد حساب منفصل أو عقدة عاملة. تعمل هذه العقد العاملة بالتوازي ، وتقوم بحساب التدرجات وتحديثها بشكل مستقل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, التدريب الموزع في السحابة, مراجعة الامتحان
الكلمات المفتاحية هذه:
الذكاء الاصطناعي, توازي البيانات, التدريب الموزع, سحابة جوجل, تعلم آلة, TensorFlow