인기 있는 오픈소스 텐서플로우 머신러닝 플랫폼을 이끄는 혁신 중에서 자동 미분(오토그라드)과 XLA(가속 선형 대수)가 있다. 딥러닝을 위한 컴파일러를 최적화하는 기술이다.
구글 JAX는 이 2가지를 결합하는 또 다른 프로젝트로, 속도와 성능 측면에서 상당한 이점이 있다. GPU 또는 TPU에서 실행하면 JAX는 넘파이를 호출하는 다른 프로그램을 대체할 수 있으며 실행 속도도 더 빠르다.
또한 신경망에 JAX를 사용하면 텐서플로우와 같은 큰 프레임워크를 www.itworld.co.kr 인기 있는 오픈소스 텐서플로우 머신러닝 플랫폼을 이끄는 혁신 중에서 자동 미분(오토그라드)과 XLA(가속 선형 대수)가 있다. 딥러닝 을 위한 컴파일러를 최적화하는 기술이다.
구글 JAX는 이 2가지를 결합하는 또 다른 프로젝트로, 속도와 성능 측면에서 상당한 이점이 있다. GPU 또는 TPU에서 실행하면 JAX는 넘파이를 호출하는 다른 프로그램을 대체할 수 있으며 실행 속도도 더 빠르다.
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