Python GPU どういう意味ですか

今日、機械学習言語としての Python の利点を分析したビッグデータの記事を見ました。2010 年に Python の Theano ライブラリを CPU 上で実行したとき、その速度は Numpy の 1.8 倍であったと述べられていました。 GPU Numpy で実行すると、Numpy よりも 11 倍高速になります。

#そこで、GPU と Theano の関連概念を調べ始めました。

以下は、Nvidia の公式 Web サイトからの GPU の紹介文です。ビデオは特に直感的です。
GPU アクセラレーション コンピューティングは、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) と CPU を使用して、科学、エンジニアリング、エンタープライズ アプリケーションを高速化します。 NVIDIA® は 2007 年にこれを先駆的に行い、GPU は現在、世界中の政府研究所、大学、企業、中小企業のエネルギー効率の高いデータ センターに電力を供給しています。

アプリケーションが高速化のために GPU を活用する方法
CPU と GPU の違いを理解する簡単な方法は、CPU と GPU がタスクを処理する方法を比較することです。 CPU は、順次シリアル処理用に最適化された複数のコアで構成されています。一方、GPU は、複数のタスクを同時に処理するように設計された、数千の小型で効率的なコアで構成されています。

GPU には数千のコアがあり、並列タスクを効率的に処理できます

Theano は主流の深層学習 Python ライブラリの 1 つであり、GPU もサポートしています。テアノ。

Python ベースの深層学習

ニューラル ネットワーク アルゴリズムを実装する Python ライブラリの中で、間違いなく最も人気があるのは Theano です。ただし、Theano は厳密にはニューラル ネットワーク ライブラリではなく、さまざまな数学的抽象化を実装できる Python ライブラリです。このため、Theano の学習曲線は急峻であるため、より平坦な学習曲線を持つ Theano 上に構築された 2 つのニューラル ネットワーク ライブラリを紹介します。

最初のライブラリはラザニアです。このライブラリは、ニューラル ネットワークの各層を構築し、それを相互に積み重ねて完全なモデルを構築できる優れた抽象化を提供します。これは Theano より優れていますが、各レイヤーを構築してそれを互いの上に追加するのは少し面倒なので、Lasagne ライブラリの上に Scikit-Learn スタイルの API を提供する Nolearn ライブラリを使用して、簡単にビルドします。多層ニューラルネットワーク。

機械学習

教師あり学習

教師あり学習 (教師あり学習) とは、データに知りたい情報が含まれていることを意味します。予測 教師あり学習問題の属性には次の 2 つのカテゴリがあります:

classification

Classification (分類): サンプルは 2 つ以上のカテゴリに属しており、ラベル付けされた学習問題のデータから学習することを望んでいます。カテゴリ、ラベルのないデータの分類を予測します。たとえば、手書きの数字の認識は分類問題であり、その目標は各入力ベクトルを有限数のカテゴリにマッピングすることです。別の観点から考えると、分類は教師あり学習の (連続的ではなく) 離散的な形式です。n 個のサンプルの場合、一方は対応する限られた数のカテゴリを持ち、もう一方はサンプルにラベルを付けて割り当てようとします。正しいカテゴリです。

回帰

回帰 (回帰): 目的の出力が 1 つ以上の連続変数である場合、サケの年齢と体重の長さの関数として予測するなど、タスクは回帰と呼ばれます。

以上がPython GPU どういう意味ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。