グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) やテンソル プロセッシング ユニット (TPU) などのハードウェア アクセラレータは、TensorFlow のトレーニング プロセスを改善する上で重要な役割を果たします。 これらのアクセラレータは並列計算を実行するように設計されており、行列演算用に最適化されているため、深層学習ワークロードに対して非常に効率的です。 この回答では、GPU と
TensorFlow 2.0 はさまざまなプラットフォームへのデプロイメントをどのようにサポートしますか?
土曜日、05 8月2023
by EITCAアカデミー
TensorFlow 2.0 は、人気のあるオープンソース機械学習フレームワークであり、さまざまなプラットフォームへの展開に対する強力なサポートを提供します。 このサポートは、デスクトップ、サーバー、モバイル デバイス、さらには組み込みシステムなど、さまざまなデバイスに機械学習モデルを展開できるようにするために不可欠です。 この回答では、TensorFlow のさまざまな方法を調査します。
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