Google 的“云端可用”类别中的 TensorFlow 2 提交结果使用了 TensorFlow 2.0 中引入的 @tf.function API。@tf.function API 提供了一种简单的方法来有选择地启用 XLA,从而可以精确控制将要编译的函数。 启用XLA https://www.tensorflow.org/xla/tutorials/compile XLA 带来的性能提升令人赞叹:在连接 8 个 Volta ...
使用安装 TensorFlow Cloud pip install tensorflow_cloud。并通过添加所需的导入来启动用于分类任务的python脚本。 1importdatetime2importos3importmatplotlib.pyplotasplt4importnumpyasnp5importtensorflowastf6importtensorflow_cloudastfc7importtensorflow_datasetsastfds89fromtensorflowimportkeras10fromtensorflow.kerasimportlayer...
Google Cloud Platform(GCP)的注册与虚拟机实例的设置 连接至虚拟机实例并配置GPU计算环境 配置服务器上的jupyter notebook 配置VScode上的remote-SSH以远程管理和运行代码 参考 Google Cloud Platform(GCP)的注册与虚拟机实例的设置 目前,GCP注册与以前相比没有太大变化。可以参考这篇文章的注册部分。选择地区时没有中...
根据需要找到扩展计算的方法(即 AWS/Google Cloud) 从较小的数据集开始,以避免浪费时间等待一个周期 从简单的架构开始 使用可视化/调试(例如,TensorBoard) 微调模型,微调超参数,深度,架构,层和损失函数 扩展数据集并确保其尽可能干净 将您的数据集分为训练,开发和测试集 评估模型 数据准备 所有机器学习算法的骨干都...
正如我们在第 1 章,“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样,Google 还提供了 TensorFlow Lite(可替代 TensorFlow Mobile 的版本)在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中,但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此,值得详细研究 TensorFlow Lite 并为...
所有基准测试均使用Google Cloud Compute Engine进行,配置为:一块拥有40GB显存的NVIDIA A100 GPU、12个虚拟CPU和85GB的主机内存。 基准测试结果 表2显示了基准测试结果(以步/毫秒为单位)。每步都涉及对单个数据批次进行训练或预测。 结果是100步的平均值,但排除了第一个步,因为第一步包括了模型创建和编译,这会额外...
如上所示为展区的一角,我发现它还有另一个很吸引人的特色,即不同的主题都会配一个「Ask XXX」展台,我们可以问该主题的任何问题,如上 Google Cloud 就可以询问使用过程中的各种疑难杂症。 整体体验下来,谷歌开发者日的参与度非常高,KeyNote 的各个主题也有更详尽的专题演讲。甚至第二天整天都有 TensorFlow 的专...
本项目的原文可参阅：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#13 1、概述 在 codelab 项目中，你将学习如何构建并训练出能够识别手写数字的神经网络。在这过程中，当这个神经网络的准确度提升至 99％时，你还会发现深度学习专业人士用来有效训练模型的贸易工具。这个 codelab 项目使用...
It is also very common to request all the parameters for your module. Most modules in Sonnet create their parameters the first time they are called with some input (since in most cases the shape of the parameters is a function of the input). Sonnet modules provide two properties for accessi...
基于多个 AI 硬件平台进行优化,其中包括 NVIDIA GPUs 和 Google Cloud TPUs。 使用条款允许所有组织(无论规模大小)负责任地进行商用和分发。 Gemma 是开源领域一股不可忽视的力量。根据谷歌给出的数据,性能超越 Llama 2。 图片来自谷歌 至此,大模型开源形成三巨头局面:谷歌 Gemma、Meta LLama 和欧洲的 Mistral。