W jaki sposób można zaprogramować w bibliotece keras (lub tensorflow) szkolenie partycjonowania na wielu GPU? Powiedzmy, że jesteś w instancji Amazon ec2, która ma 8 procesorów graficznych i chciałbyś wykorzystać je wszystkie, aby trenować szybciej, ale twój kod dotyczy tylko jednego procesora lub...
Widziałem dyskusje na temat „narzutu” GPU, a dla „małych” sieci trening może być szybszy na CPU (lub sieci CPU) niż na GPU. Co oznacza „mały”? Na przykład, czy jednowarstwowa MLP ze 100 ukrytymi jednostkami byłaby „mała”? Czy nasza definicja „małej” zmienia się dla architektur...
Jestem nowicjuszem w głębokim uczeniu się. Czy jest teraz jakiś sposób na użycie TensorFlow z procesorami graficznymi Intel? Jeśli tak, proszę wskazać mi właściwy kierunek. Jeśli nie, proszę dać mi znać, jakiej ramy (Keras, Theano itp.) Mogę użyć dla mojego zintegrowanego kontrolera graficznego...
Czy są jakieś pakiety uczenia maszynowego dla R, które mogą korzystać z GPU w celu poprawy prędkości treningu (coś takiego jak theano ze świata python)? Widzę, że istnieje pakiet o nazwie gputools, który umożliwia wykonywanie kodu na GPU, ale szukam pełniejszej biblioteki do uczenia...
Prowadzę głęboko uczącą się sieć neuronową, która została przeszkolona przez procesor graficzny. Chcę teraz wdrożyć to na wielu hostach w celu wnioskowania. Pytanie brzmi, jakie są warunki, aby zdecydować, czy należy używać procesorów graficznych, czy procesorów do wnioskowania? Dodając więcej...
Obecnie piszę artykuł na temat Big Data, który mocno wykorzystuje R do analizy danych. Zdarza mi się mieć GTX1070 w komputerze z powodów związanych z grami. Pomyślałem więc, że byłoby naprawdę fajnie, gdybym mógł to wykorzystać, aby przyspieszyć przetwarzanie niektórych rzeczy, które robią moi...