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Awesome GitHub RepositoriesGPU Device Simulators
Tools for emulating multiple GPU devices on a single physical unit for testing and debugging.
Distinct from GPU Device Passthroughs: Closest candidates refer to hardware passthrough or device spoofing, not logical device simulation for ML debugging.
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- snowkylin/tensorflow-handbook
snowkylin/tensorflow-handbook
3,927Auf GitHub ansehenDieses Projekt ist eine umfassende Bildungsressource und ein Tutorial-Handbuch für das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen mit TensorFlow 2. Es dient als strukturierter Lernleitfaden für grundlegende Deep-Learning-Konzepte, einschließlich neuronaler Netzwerkarchitekturen, automatischer Differenzierung und Tensor-Operationen. Das Handbuch bietet technische Anleitungen zur Optimierung der Ausführungseffizienz durch GPU-Speicherverwaltung, verteiltes Training und Modellquantisierung. Es enthält zudem detaillierte Anleitungen für den Aufbau leistungsfähiger Datenpipelines und den Export von Modellen für Produktionsserver, mobile Geräte und Webbrowser. Das Material deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, darunter die Modellentwicklung mit konvolutionellen und rekurrenten Netzwerken, die Implementierung benutzerdefinierter Verlustfunktionen und Layer sowie die Nutzung vortrainierter Modelle für Transfer Learning. Zudem werden Bereitstellungsstrategien für Edge-Geräte und die Nutzung cloudbasierter Runtimes zur Hardwarebeschleunigung behandelt. Die Ressource ist als Sammlung von Jupyter Notebooks implementiert.
Teaches how to create virtual GPU devices from a single physical unit to debug multi-device code.
Jupyter Notebook
