کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
PyTorch اور NumPy دونوں مصنوعی ذہانت کے میدان میں، خاص طور پر گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز میں وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والی لائبریریاں ہیں۔ جب کہ دونوں لائبریریاں عددی کمپیوٹیشنز کے لیے فنکشنلٹیز پیش کرتی ہیں، ان کے درمیان نمایاں فرق موجود ہیں، خاص طور پر جب بات GPU پر کمپیوٹیشن چلانے اور ان کے فراہم کردہ اضافی فنکشنز کی ہو۔ NumPy کے لیے ایک بنیادی لائبریری ہے۔
PyTorch میں موثر کمپیوٹیشن کے لیے مخصوص GPUs کو مخصوص تہوں یا نیٹ ورکس کو کیسے تفویض کیا جا سکتا ہے؟
مخصوص GPUs کو مخصوص تہوں یا نیٹ ورکس کو تفویض کرنا PyTorch میں حساب کی کارکردگی کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے۔ یہ صلاحیت متعدد GPUs پر متوازی پروسیسنگ کی اجازت دیتی ہے، جس سے گہرے سیکھنے کے ماڈلز میں تربیت اور انفرنس کے عمل کو مؤثر طریقے سے تیز کیا جاتا ہے۔ اس جواب میں، ہم دریافت کریں گے کہ PyTorch میں مخصوص GPUs کو مخصوص پرتوں یا نیٹ ورکس کو کیسے تفویض کیا جائے،
TensorFlow.js کیا ہے اور یہ آپ کو براؤزر میں کیا کرنے کی اجازت دیتا ہے؟
TensorFlow.js ایک طاقتور لائبریری ہے جو ڈویلپرز کو TensorFlow، ایک مقبول اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک، کی صلاحیتوں کو ویب براؤزر میں لانے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ مشین لرننگ ماڈلز کو براہ راست براؤزر میں لاگو کرنے کے قابل بناتا ہے، سرور سائیڈ پروسیسنگ کی ضرورت کے بغیر کلائنٹ کے آلے کی کمپیوٹیشنل طاقت کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ TensorFlow.js لچک کو یکجا کرتا ہے اور