Eğitiminiz, ana döngü içinde özel C++ TensorFlow operasyonları (yoğun matris çarpımları) kullanıyor; eğitim günler sürüyor. Süreyi azaltmak ve Google Cloud'da hızlandırıcılar kullanarak maliyetleri düşük tutmak istiyorsunuz. Ne yapmalısınız?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: CPU'larda kalın ve modelinizi eğittiğiniz kümenin boyutunu artırın..
Neden bu cevap
Doğru cevap, mevcut C++ TensorFlow operasyonlarınızın Cloud TPU'lar veya Cloud GPU'lar ile doğrudan uyumlu olmaması nedeniyle CPU'larda kalmak ve küme boyutunu artırmaktır. Cloud TPU'lar, özel donanımları nedeniyle yalnızca belirli TensorFlow operasyonlarını destekler ve özel C++ operasyonları genellikle doğrudan çalışmaz. Benzer şekilde, Cloud GPU'lar C++ operasyonlarını destekleyebilir, ancak mevcut kodunuzda GPU çekirdek desteği uygulamadan performans artışı elde edemezsiniz. Bu, önemli bir yeniden mühendislik çabası gerektirir. Modelinizi CPU'larda eğitmek ve küme boyutunu artırmak, kodunuzda büyük değişiklikler yapmadan eğitim süresini azaltmanın ve maliyetleri kontrol altında tutmanın en pratik yoludur.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez