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Sklearn Learn utilise-t-il plusieurs cœurs ?

L'utilisation de plusieurs cœurs pour les tâches courantes d'apprentissage automatique peut réduire considérablement le temps d'exécution en fonction du nombre de cœurs disponibles sur votre système. …

Q. De combien de cœurs avez-vous besoin pour l'apprentissage automatique ?

CPU : 1-2 cœurs par GPU selon la façon dont vous prétraitez les données. > 2 GHz ; Le processeur doit prendre en charge le nombre de GPU que vous souhaitez exécuter. Les voies PCIe n'ont pas d'importance.

Q. TensorFlow peut-il utiliser plusieurs processeurs ?

TensorFlow est donc généralement utilisé avec des GPU ou du matériel spécialisé. L'exécution de TensorFlow sur des processeurs multicœurs peut être une option attrayante, par exemple, lorsqu'un flux de travail est dominé par les E/S et que le matériel de calcul plus rapide a moins d'impact sur le temps d'exécution, ou simplement lorsqu'aucun GPU n'est disponible.

Q. Est-ce que 4 cœurs suffisent pour le machine learning ?

Si vous êtes nouveau et que votre budget est serré, un processeur à 4 cœurs devrait suffire. Il peut s'entraîner lentement. Le GPU a en fait été conçu pour une meilleure expérience graphique car il est équipé de plus de RAM dans l'adaptateur graphique. Par conséquent, c'est évidemment un meilleur choix pour l'apprentissage en profondeur.

Q. Ai-je vraiment besoin de 4 cœurs ?

Beaucoup sont même disponibles avec des processeurs quad-core, qui peuvent gérer plusieurs applications exigeantes à la fois. Et pour la plupart des utilisateurs, 4 cœurs devraient suffire amplement. Les ordinateurs portables ne sont peut-être pas capables des mêmes fonctions de refroidissement et de la même puissance qu'un ordinateur de bureau, mais vous ne pouvez pas non plus battre leur portabilité et leur polyvalence.

Q. TensorFlow utilise-t-il plusieurs threads ?

L'objet TensorFlow Session est multithread, de sorte que plusieurs threads peuvent facilement utiliser la même session et exécuter des opérations en parallèle. La classe QueueRunner est utilisée pour créer un certain nombre de threads coopérant pour mettre en file d'attente des tenseurs dans la même file d'attente.

Q. Comment scikit learn est-il utilisé dans l'apprentissage automatique ?

La bibliothèque d'apprentissage automatique Python scikit-learn fournit cette fonctionnalité via l'argument n_jobs sur les tâches clés d'apprentissage automatique, telles que la formation de modèles, l'évaluation de modèles et le réglage d'hyperparamètres. Cet argument de configuration vous permet de spécifier le nombre de cœurs à utiliser pour la tâche.

Q. Comment la formation multicœur est-elle utilisée dans l'apprentissage automatique ?

Formation de modèle multicœur De nombreux algorithmes d'apprentissage automatique prennent en charge la formation multicœur via un argument n_jobs lorsque le modèle est défini. Cela affecte non seulement la formation du modèle, mais également l'utilisation du modèle lors de la réalisation de prédictions.

Q. Comment spécifier le nombre de cœurs dans scikit-learn ?

Cet argument de configuration vous permet de spécifier le nombre de cœurs à utiliser pour la tâche. La valeur par défaut est Aucun, qui utilisera un seul cœur. Vous pouvez également spécifier un nombre de cœurs sous forme d'entier, tel que 1 ou 2. Enfin, vous pouvez spécifier -1, auquel cas la tâche utilisera tous les cœurs disponibles sur votre système.

Q. N'y a-t-il pas de déploiement de code pour scikit-learn ?

La procédure de déploiement contient une section sur l'enregistrement des modèles, mais vous pouvez passer directement à la création d'une cible de calcul pour le déploiement, puisque vous disposez déjà d'un modèle enregistré. Au lieu de la route de déploiement traditionnelle, vous pouvez également utiliser la fonctionnalité de déploiement sans code (aperçu) pour scikit-learn.