Watter platforms kan jy gebruik om PyTorch te laat loop sonder enige installasie of opstelling?
PyTorch is 'n gewilde oopbron-masjienleerraamwerk wat deur Facebook se KI-navorsingslaboratorium ontwikkel is. Dit bied 'n buigsame en doeltreffende platform vir die bou en opleiding van diep neurale netwerke. Alhoewel PyTorch gewoonlik installasie en opstelling op 'n plaaslike masjien of bediener vereis, is daar platforms beskikbaar wat jou toelaat om PyTorch te laat loop sonder enige installasie of opstelling. In hierdie antwoord sal ons sommige van hierdie platforms verken en hul kenmerke en voordele bespreek.
1. Google Colab:
Google Colab is 'n gratis wolkgebaseerde platform wat 'n Jupyter-notaboekomgewing bied met vooraf geïnstalleerde biblioteke, insluitend PyTorch. Dit laat gebruikers toe om Python-kode direk in die blaaier te skryf en uit te voer, sonder dat enige plaaslike installasie nodig is. Google Colab bied toegang tot GPU- en TPU-hulpbronne, wat dit geskik maak vir die opleiding van diep neurale netwerke. Gebruikers kan datastelle maklik invoer, bykomende pakkette installeer en met ander saamwerk deur notaboeke te deel. Hier is 'n voorbeeld van die gebruik van PyTorch-kode in Google Colab:
luislang invoer fakkel # Skep 'n tensor x = torch.tensor([1, 2, 3]) # Voer 'n berekening uit y = x + 2 # Druk die resultaat druk(y)
2. Kaggle Pitte:
Kaggle is 'n gewilde platform vir datawetenskap en masjienleerkompetisies. Kaggle Kernels is 'n kenmerk wat gebruikers toelaat om kode in 'n blaaier-gebaseerde omgewing te skryf en uit te voer. Dit ondersteun verskeie programmeertale, insluitend Python met PyTorch. Kaggle Kernels bied toegang tot 'n wye reeks datastelle en rekenaarhulpbronne, insluitend GPU's. Gebruikers kan pitte skep, vurk en saamwerk, wat dit 'n wonderlike platform maak om te deel en van ander te leer. Hier is 'n voorbeeld van die uitvoering van PyTorch-kode in Kaggle Kernels:
luislang invoer fakkel # Skep 'n tensor x = torch.tensor([1, 2, 3]) # Voer 'n berekening uit y = x + 2 # Druk die resultaat druk(y)
3. Google Cloud AI Platform Notaboeke:
Google Cloud AI Platform Notebooks is 'n volledig bestuurde Jupyter-notaboekdiens wat deur Google Cloud verskaf word. Dit laat gebruikers toe om Jupyter-notaboeke in 'n wolkomgewing te skep en te laat loop. AI Platform Notebooks word vooraf geïnstalleer met gewilde biblioteke, insluitend PyTorch. Gebruikers kan kies uit 'n verskeidenheid masjientipes, insluitend dié met GPU-versnellers, om rekenaarintensiewe take uit te voer. KI Platform Notebooks integreer ook met ander Google Wolk-dienste, wat naatlose datatoegang en samewerking moontlik maak. Hier is 'n voorbeeld van die uitvoering van PyTorch-kode in Google Cloud AI Platform Notebooks:
luislang invoer fakkel # Skep 'n tensor x = torch.tensor([1, 2, 3]) # Voer 'n berekening uit y = x + 2 # Druk die resultaat druk(y)
Hierdie platforms bied gerieflike maniere om PyTorch-kode uit te voer sonder dat dit nodig is vir plaaslike installasie of opstelling. Hulle bied verskeie kenmerke, soos toegang tot GPU's, vooraf geïnstalleerde biblioteke en samewerkingsvermoëns, wat hulle geskik maak vir verskillende gebruiksgevalle. Deur hierdie platforms te gebruik, kan gebruikers fokus op die ontwikkeling en eksperimentering met PyTorch-modelle sonder om bekommerd te wees oor die onderliggende infrastruktuur.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
- Wat presies is die uitsetetikette, teikenwaardes en eienskappe?
- Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning