Flex-təsadüfi format populyarlıq qazanır



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Restoran operatorları qonaqlarına daha çox rahatlıq təmin etmək istədikləri üçün illərdir mövcud olan çevik xidmət formatları yeni diqqət çəkir.

Son on ildə tez təsadüfən, əks sifarişli modeli ilə diqqətin böyük hissəsini çəksə də, Russonun New York Pizzacı, Mama Funun Asiyalı və Wolfgang Puck Bistro kimi anlayışlar, "flex-casual" modelinin yaxşı işlədiyini təsbit etdi. onların müştəriləri.

Flex-təsadüfi model gündüz sayğac xidməti və gecə tam xidmət göstərir. San Franciscodakı Macy's mağazasında Flat Out Crazy Restaurant Group -un SC Asian kimi yeni anlayışlar da bir az rahat təsadüfi uyğunlaşdırır.

Los-Ancelesdəki Universal CityWalk-da Wolfgang Puck Bistro, 2009-cu ilin aprel ayında flex-casual formatında debüt etdi.

"Bu ayar, gözləməyə vaxtı olmayan iş yeməyi üçün sürətli bir nahar təmin edir və eyni zamanda gözəl bir şam yeməyi və ya xüsusi bir hadisə üçün gəlmək istəyənlər üçün daha rəsmi, təyinatlı bir məkana imkan verir" dedi Alyssa. Gioscia Roberts, Wolfgang Puck Worldwide Inc əməliyyat koordinatoru.

Austin, Texas ştatının Murphy Restaurant Qrupu, Mama Fu konsepsiyasını 2008-ci ilin mart ayında əldə edən Randy Murphy, flex-casual modelinin restoranı üçün işlədiyini əlavə etdi. Satın almadan əvvəl Mama Fu -nun bir franchise sahibi olaraq, gəlir üçün əsasən nahara güvənməklə heç vaxt rahat ola bilməyəcəyini söylədi.

Beləliklə, Austin Mama Fu'nun restoranı gündüz əks xidmət, gecələri isə tam xidmət göstərməyə başladı. Saat 16.00 arasında sürətli təsadüfən keçid. və 17:00 Murphy, müştəriləri girərkən onları tutmaq üçün cəbhəni seyr edən bir ev sahibi və ya serveriniz olduğu müddətcə olduqca problemsiz olduğunu söylədi.

Murphy əlavə etdi ki, rahat-təsadüfi format, axşam yeməyinə daha çox dollar köçürdü.


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Daha sürətli və kiçik modellərə imkan verən bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyanı ehtiva edir ki, bu da modellərin sparsifikasiyasına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin sparsifikasiyası bir reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budamaya qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown fayllarında saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi, reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş çağırılaraq çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə müraciət edin.

Çərçivələr üçün bu, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləməyə başlamaq üçün yalnız bir neçə kod xəttinin əlavə edilməsi lazım olduğu deməkdir. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu bir resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və tərkibində olan proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Daha sürətli və kiçik modellərə imkan verən bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyaları ehtiva edir ki, bu da modellərin sparsifikasiyasına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin sparsifikasiyası bir reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budama qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown sənədlərində saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş çağırılaraq çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə müraciət edin.

Çərçivələr üçün, budur ki, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləməyə başlamaq üçün yalnız bir neçə kod xətti əlavə olunmalıdır. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu bir resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar, daha sürətli və daha kiçik modellərə imkan verir

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyanı ehtiva edir ki, bu da modellərin qüsursuz inkişafına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin sparsifikasiyası bir reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budamaya qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown sənədlərində saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş çağırılaraq çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə müraciət edin.

Çərçivələr üçün, budur ki, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləməyə başlamaq üçün yalnız bir neçə kod xətti əlavə olunmalıdır. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və tərkibində olan proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Daha sürətli və kiçik modellərə imkan verən bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyanı ehtiva edir ki, bu da modellərin sparsifikasiyasına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin sparsifikasiyası bir reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budama qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown sənədlərində saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş çağırılaraq çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə müraciət edin.

Çərçivələr üçün bu, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləməyə başlamaq üçün yalnız bir neçə kod xəttinin əlavə edilməsi lazım olduğu deməkdir. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Daha sürətli və kiçik modellərə imkan verən bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyanı ehtiva edir ki, bu da modellərin qüsursuz inkişafına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin sparsifikasiyası bir reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budama qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown fayllarında saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi, reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş çağırılaraq çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə müraciət edin.

Çərçivələr üçün, budur ki, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləməyə başlamaq üçün yalnız bir neçə kod xətti əlavə olunmalıdır. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Daha sürətli və kiçik modellərə imkan verən bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyanı ehtiva edir ki, bu da modellərin sparsifikasiyasına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin sparsifikasiyası bir reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budamaya qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown sənədlərində saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş çağırılaraq çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə müraciət edin.

Çərçivələr üçün, budur ki, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləməyə başlamaq üçün yalnız bir neçə kod xətti əlavə olunmalıdır. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu bir resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar, daha sürətli və daha kiçik modellərə imkan verir

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyanı ehtiva edir ki, bu da modellərin sparsifikasiyasına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin sparsifikasiyası bir reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budama qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown sənədlərində saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi, reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş çağırılaraq çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə müraciət edin.

Çərçivələr üçün, budur ki, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləməyə başlamaq üçün yalnız bir neçə kod xətti əlavə olunmalıdır. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Daha sürətli və kiçik modellərə imkan verən bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyanı ehtiva edir ki, bu da modellərin qüsursuz inkişafına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin sparsifikasiyası bir reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budamaya qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown sənədlərində saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş çağırılaraq çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə müraciət edin.

Çərçivələr üçün, budur ki, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləməyə başlamaq üçün yalnız bir neçə kod xətti əlavə olunmalıdır. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Daha sürətli və kiçik modellərə imkan verən bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyanı ehtiva edir ki, bu da modellərin sparsifikasiyasına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin resarsifikasiyası reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budamaya qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown sənədlərində saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi, reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş zəng edərək çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə (.) Tətbiq edin (.) (İsteğe bağlı), dəyişdirin (.) Və sonlandırın (.).

Çərçivələr üçün bu, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləməyə başlamaq üçün yalnız bir neçə kod xəttinin əlavə edilməsi lazım olduğu deməkdir. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:


Flex -təsadüfi format populyarlıq qazanır - Reseptlər

Bir neçə kod xətti ilə sinir şəbəkələrinə sparsifikasiya reseptləri tətbiq etmək üçün kitabxanalar, daha sürətli və daha kiçik modellərə imkan verir

SparseML, hər hansı bir sinir şəbəkəsinə budama və kvantlaşdırma kimi ən müasir sparsifikasiya alqoritmlərini tətbiq edən API-ləri, CLI-ləri, skriptləri və kitabxanaları özündə birləşdirən bir vasitədir. Bu alqoritmlər üzərində qurulmuş ümumi, reseptə əsaslanan yanaşmalar, ML performans icması üçün daha sürətli və daha kiçik modellərin yaradılmasının sadələşdirilməsinə imkan verir.

GitHub anbarı, PyTorch, Keras və TensorFlow V1 ekosistemlərində inteqrasiyanı ehtiva edir ki, bu da modellərin sparsifikasiyasına imkan verir.

Nadir Modellərdən Öyrənmə Transferi

Bu depo Python 3.6+ və Linux/Debian sistemlərində sınaqdan keçirilir. Sisteminizi qaydada saxlamaq üçün virtual bir mühitdə quraşdırmanız məsləhətdir. Hal -hazırda dəstəklənən ML Çərçivələri aşağıdakılardır: məşəl & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

İsteğe bağlı asılılıqlar və tələblər kimi quraşdırma haqqında daha çox məlumatı burada tapa bilərsiniz.

Elastikliyi, istifadənin asanlığını və təkrarlanmasını təmin etmək üçün bir modelin sparsifikasiyası bir reseptdən istifadə etməklə aparılır. Reseptlər, modifikatorların siyahısı olaraq modeli və/və ya təlim prosesini dəyişdirmək üçün lazım olan təlimatları kodlaşdırır. Nümunə dəyişdiricilər, optimallaşdırıcının öyrənmə sürətini təyin etməkdən tədricən böyüklükdə budamaya qədər hər şey ola bilər. Fayllar YAML dilində yazılır və YAML ön maddəsini istifadə edərək YAML və ya markdown sənədlərində saxlanılır. SparseML sisteminin qalan hissəsi, reseptləri istədiyiniz çərçivə üçün doğma bir formata ayırmaq və modifikasiyanı modelə və təlim xəttinə tətbiq etmək üçün kodlaşdırılmışdır.

ScheduledModifierManager dərsləri bütün dəstəklənən ML çərçivələrində reseptlərdən yaradıla bilər. Menecer dərsləri, istədiyiniz reseptdə göstərildiyi kimi dəyişdiriciləri tətbiq etmək üçün təlim qrafiklərini ləğv edir. Menecerlər reseptləri birdəfəlik tətbiq edə və ya məlumatlı yollarla məşq edə bilərlər. Bir vuruş çağırılaraq çağırılır. Təlimdən xəbərdar olarkən menecerə müraciət edin.

Çərçivələr üçün, bu, əksər təlim boru kəmərlərində budama, kvantlaşdırma və digər dəyişiklikləri dəstəkləmək üçün yalnız bir neçə kod xəttinin əlavə edilməsi lazım olduğu deməkdir. Məsələn, təlimdən xəbərdar bir şəkildə bir resept tətbiq olunur:

Təlimdən xəbərdar olmaq əvəzinə, aşağıdakı nümunə kodu bir resepti birdəfəlik necə icra edəcəyinizi göstərir:

Kod bazası və proseslər haqqında daha çox məlumatı SparseML sənədlərində tapa bilərsiniz:



ƏvvəLki MəQalə

Pernod Absinthe

Sonrakı MəQalə

Ted Allen -dən möhtəşəm yay əyləncəli məsləhətlər