Bagaimana Anda bisa memprogram di perpustakaan keras (atau tensorflow) untuk mempartisi pelatihan pada beberapa GPU? Katakanlah Anda menggunakan instance Amazon ec2 yang memiliki 8 GPU dan Anda ingin menggunakan semuanya untuk berlatih lebih cepat, tetapi kode Anda hanya untuk satu CPU atau...
Saya telah melihat diskusi tentang 'overhead' GPU, dan untuk jaringan 'kecil', mungkin sebenarnya lebih cepat untuk berlatih menggunakan CPU (atau jaringan CPU) daripada GPU. Apa yang dimaksud dengan 'kecil'? Misalnya, apakah MLP satu-lapis dengan 100 unit tersembunyi akan 'kecil'? Apakah...
Saya seorang pemula dalam pembelajaran yang mendalam. Apakah sekarang ada cara untuk menggunakan TensorFlow dengan GPU Intel? Jika ya, tolong tunjukkan saya ke arah yang benar. Jika tidak, beri tahu saya kerangka mana, jika ada, (Keras, Theano, dll) yang dapat saya gunakan untuk Intel...
Apakah ada paket pembelajaran mesin untuk R yang dapat memanfaatkan GPU untuk meningkatkan kecepatan pelatihan (seperti theano dari dunia python)? Saya melihat bahwa ada paket yang disebut gputools yang memungkinkan eksekusi kode pada GPU, tetapi saya sedang mencari perpustakaan yang lebih lengkap...
Saat ini saya mengambil makalah tentang Big Data yang telah kami gunakan R banyak untuk analisis data. Saya kebetulan memiliki GTX1070 di PC saya untuk alasan bermain game. Jadi, saya pikir akan sangat keren jika saya bisa menggunakannya untuk mempercepat beberapa pemrosesan untuk beberapa hal yang...
Saya menjalankan jaringan saraf pembelajaran yang dalam yang telah dilatih oleh GPU. Saya sekarang ingin menyebarkan ini ke beberapa host untuk inferensi. Pertanyaannya adalah apa syarat untuk memutuskan apakah saya harus menggunakan GPU atau CPU untuk inferensi? Menambahkan lebih banyak detail...
Saya ingin dapat memperkirakan apakah model yang diusulkan cukup kecil untuk dilatih pada GPU dengan jumlah memori tertentu Jika saya memiliki arsitektur CNN sederhana seperti ini: Input: 50x50x3 C1: 32 3x3 kernel, dengan padding (saya kira pada kenyataannya theyre sebenarnya 3x3x3 diberikan...
Saya bertanya-tanya mengapa pelatihan RNN biasanya tidak menggunakan 100% GPU. Misalnya, jika saya menjalankan benchmark RNN ini pada Maxwell Titan X di Ubuntu 14.04.4 LTS x64, utilisasi GPU di bawah 90%: Tolok ukur diluncurkan menggunakan perintah: python rnn.py -n 'fastlstm' -l 1024 -s 30 -b...