AI & GPU
So nutzen Sie einfach die GPU-Fähigkeiten von TensorFlow

So nutzen Sie einfach die GPU-Fähigkeiten von TensorFlow

I. Einführung in TensorFlow mit GPU

A. Überblick über TensorFlow

1. Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist ein Open-Source-Machine-Learning-Framework, das von Google entwickelt wurde. Es wird hauptsächlich zur Erstellung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen verwendet, kann jedoch auch für eine Vielzahl anderer Machine-Learning-Aufgaben eingesetzt werden. TensorFlow bietet eine umfassende Reihe von Tools und Bibliotheken für die Datenverarbeitung, das Modelltraining und die Modellbereitstellung.

2. Hauptmerkmale und Fähigkeiten

  • Verteiltes Computing: TensorFlow unterstützt das verteilte Training von Modellen auf mehreren Geräten, einschließlich CPUs und GPUs, was eine effiziente Skalierung von Berechnungen ermöglicht.
  • Sofortige Ausführung: TensorFlow 2.x führt eine sofortige Ausführung ein, bei der Operationen sofort ausgewertet werden, was den Entwicklungsprozess intuitiver und flexibler macht.
  • Flexible Architektur: Das modulare Design von TensorFlow ermöglicht eine einfache Anpassung und Integration mit anderen Bibliotheken und Frameworks wie Keras, Pandas und scikit-learn.
  • Flexible Bereitstellung: TensorFlow-Modelle können auf einer Vielzahl von Plattformen bereitgestellt werden, einschließlich mobiler Geräte, Webbrowser und Produktionsserver, was es zu einer vielseitigen Wahl für Anwendungen in der realen Welt macht.

B. Bedeutung der GPU-Beschleunigung für Deep Learning

1. Einschränkungen der CPU-basierten Berechnung

Die herkömmliche CPU-basierte Berechnung kann ineffizient sein, um komplexe Deep-Learning-Modelle zu trainieren, insbesondere solche mit großen Datensätzen und hochdimensionalen Parametern. CPUs sind für allgemeine Aufgaben optimiert und können mit der massiven parallelen Verarbeitung, die von Deep-Learning-Algorithmen benötigt wird, möglicherweise nicht mithalten.

2. Vorteile von GPU-beschleunigtem Deep Learning

Graphics Processing Units (GPUs) sind für hochparallele Berechnungen konzipiert und eignen sich daher gut für die Matrixoperationen und Tensor-Manipulationen, die für Deep Learning zentral sind. Die GPU-Beschleunigung kann die Trainingsgeschwindigkeit und -leistung von Deep-Learning-Modellen erheblich verbessern, was zu schnellerer Modellkonvergenz und der Erkundung komplexerer Architekturen führt.

II. Einrichtung der Umgebung

A. Hardware-Anforderungen

1. Mindestanforderungen der GPU

Um TensorFlow mit GPU-Unterstützung auszuführen, benötigen Sie eine GPU, die mit CUDA kompatibel ist, der parallelen Computing-Plattform von NVIDIA. Die Mindestanforderungen der GPU umfassen:

  • NVIDIA GPU mit Berechnungsfähigkeit 3.5 oder höher
  • Mindestens 2 GB GPU-Speicher

2. Empfohlene GPU-Konfigurationen

Für optimale Leistung bei Deep-Learning-Aufgaben wird empfohlen, eine leistungsstärkere GPU mit folgenden Spezifikationen zu verwenden:

  • NVIDIA GPU mit Berechnungsfähigkeit 6.0 oder höher (z. B. NVIDIA GTX 1080, RTX 2080 oder höher)
  • Mindestens 8 GB GPU-Speicher
  • Ausreichend Systemspeicher (RAM), um die GPU und Ihre Deep-Learning-Workload zu unterstützen

B. Software-Installation

1. Installation von TensorFlow mit GPU-Unterstützung

a. Windows

  1. Installieren Sie die neuesten NVIDIA-GPU-Treiber für Ihr System.
  2. Laden Sie das geeignete TensorFlow-GPU-Paket von der offiziellen TensorFlow-Website herunter und installieren Sie es.
  3. Überprüfen Sie die Installation, indem Sie den folgenden Python-Code ausführen:
import tensorflow as tf
print("TensorFlow-Version:", tf.__version__)
print("GPU ist", "verfügbar" if tf.config.list_physical_devices('GPU') else "nicht verfügbar")

b. macOS

  1. Installieren Sie die neuesten NVIDIA-GPU-Treiber für Ihr System (falls zutreffend).
  2. Laden Sie das TensorFlow-GPU-Paket für macOS von der offiziellen TensorFlow-Website herunter und installieren Sie es.
  3. Überprüfen Sie die Installation, indem Sie den gleichen Python-Code wie im Windows-Abschnitt ausführen.

c. Linux

  1. Installieren Sie die neuesten NVIDIA-GPU-Treiber für Ihr System.
  2. Installieren Sie die erforderlichen CUDA- und cuDNN-Bibliotheken für Ihre Linux-Distribution.
  3. Laden Sie das geeignete TensorFlow-GPU-Paket von der offiziellen TensorFlow-Website herunter und installieren Sie es.
  4. Überprüfen Sie die Installation, indem Sie den gleichen Python-Code wie im Windows-Abschnitt ausführen.

2. Überprüfung der Installation

a. Überprüfen der TensorFlow-Version

Sie können die installierte Version von TensorFlow überprüfen, indem Sie den folgenden Python-Code ausführen:

import tensorflow as tf
print("TensorFlow-Version:", tf.__version__)

b. Bestätigung der Verfügbarkeit der GPU

Um zu bestätigen, dass TensorFlow die GPU nutzen kann, können Sie den folgenden Python-Code ausführen:

import tensorflow as tf
print("GPU ist", "verfügbar" if tf.config.list_physical_devices('GPU') else "nicht verfügbar")

Wenn die Ausgabe anzeigt, dass eine GPU verfügbar ist, können Sie beginnen, TensorFlow mit GPU-Beschleunigung zu verwenden.

III. Verständnis der GPU-Integration von TensorFlow

A. Geräteverwaltung für TensorFlow-GPUs

1. Identifizierung verfügbarer GPU-Geräte

TensorFlow stellt Funktionen bereit, um die verfügbaren GPU-Geräte auf Ihrem System aufzulisten. Sie können den folgenden Code verwenden, um eine Liste der GPU-Geräte zu erhalten:

import tensorflow as tf
gpu_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(gpu_devices)

Dies gibt eine Liste der verfügbaren GPU-Geräte zurück, einschließlich ihrer Gerätenamen und anderer relevanter Informationen.

2. Zuweisen von Operationen zu GPU-Geräten

Standardmäßig platziert TensorFlow Operationen automatisch auf den verfügbaren GPU-Geräten. Sie können jedoch auch die Geräteplatzierung manuell steuern, indem Sie den with tf.device()-Kontext-Manager verwenden:

with tf.device('/gpu:0'):
    # Operationen auf der ersten GPU platzieren
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0])
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0])
    c = tf.multiply(a, b)

Dies stellt sicher, dass die Operationen innerhalb des with tf.device()-Blocks auf dem ersten verfügbaren GPU-Gerät ausgeführt werden.

B. GPU-spezifische Operationen von TensorFlow

1. Tensoroperationen auf der GPU

TensorFlow bietet eine Vielzahl von Tensoroperationen, die effizient auf GPU-Geräten ausgeführt werden können. Dazu gehören grundlegende arithmetische Operationen, Matrixmultiplikationen, Faltungen und mehr. TensorFlow nutzt automatisch die parallelen Verarbeitungsfähigkeiten der GPU, um diese Tensorberechnungen zu beschleunigen.

2. Neuronale Netzwerkschichten auf der GPU

TensorFlow bietet auch GPU-beschleunigte Implementierungen gängiger neuronaler Netzwerkschichten wie Faltungsschichten, Pooling-Schichten und rekurrenten Schichten. Diese Schichten können die hardwarebezogenen Optimierungen der GPU nutzen, um die Leistung von Deep-Learning-Modellen signifikant zu verbessern.

C. Optimieren der GPU-Auslastung

1. Speicherverwaltung

Eine effiziente Speicherverwaltung ist entscheidend, wenn Sie mit GPUs arbeiten, da der verfügbare GPU-Speicher im Vergleich zum Systemspeicher begrenzt ist. TensorFlow bietet Tools und Techniken zur Optimierung des Speicherverbrauchs, wie z.B.:

  • Anpassung der Stapelgröße, um in den verfügbaren GPU-Speicher zu passen
  • Verwendung von speichereffizienten Datentypen (z.B. float16) für Modellparameter
  • Implementierung von speicherbewusster Datenverarbeitung und Stapelung

2. Stapelgröße und Parallelisierung

Die Stapelgröße, die während des Modelltrainings verwendet wird, kann einen erheblichen Einfluss auf die GPU-Auslastung und die Gesamtleistung haben. Größere Stapelgrößen ermöglichen in der Regel eine effizientere Parallelisierung auf der GPU, erfordern jedoch möglicherweise auch mehr GPU-Speicher. Das Finden der optimalen Stapelgröße für Ihr spezifisches Modell und Ihre Hardwarekonfiguration ist ein wichtiger Teil der Optimierung der GPU-Performance.

IV. Implementierung von Deep-Learning-Modellen mit GPU-Beschleunigung

A. Grundlegendes TensorFlow-GPU-Beispiel

1. Erstellen eines einfachen neuronalen Netzwerks

Beginnen wir mit einem einfachen Beispiel zum Erstellen eines neuronalen Netzwerks mit TensorFlow und dessen Ausführung auf einer GPU:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
 
# Erstellen Sie ein einfaches neuronales Netzwerk
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
 
# Kompilieren Sie das Modell
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

2. Training des Modells auf der GPU

Um das Modell auf einer GPU zu trainieren, verwenden Sie den folgenden Code:

# Platzieren Sie das Modell auf der GPU
with tf.device('/gpu:0'):
    # Trainieren Sie das Modell
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

Dies stellt sicher, dass die Modelltrainingsoperationen auf dem ersten verfügbaren GPU-Gerät ausgeführt werden.

B. Faltungsneuronale Netze (CNNs) auf der GPU

1. Konstruktion einer CNN-Architektur

Hier ist ein Beispiel zum Aufbau eines einfachen Convolutional Neural Network (CNN) mit TensorFlow und Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Erstellen Sie ein CNN-Modell
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Kompilieren Sie das Modell
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

2. Training und Auswertung des CNN-Modells auf der GPU

Um das CNN-Modell auf einer GPU zu trainieren und auszuwerten, verwenden Sie den folgenden Code:

# Platzieren Sie das Modell auf der GPU
with tf.device('/gpu:0'):
    # Trainieren Sie das Modell
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))
 
    # Auswerten Sie das Modell
    loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
    print(f'Test loss: {loss:.2f}')
    print(f'Test accuracy: {accuracy:.2f}')

Dies trainiert das CNN-Modell auf der GPU und bewertet seine Leistung auf dem Testdatensatz.

C. Rekurrente neuronale Netze (RNNs) auf der GPU

1. Entwurf eines RNN-Modells

Hier ist ein Beispiel zum Aufbau eines einfachen rekurrenten neuronalen Netzwerks (RNN) mit TensorFlow und Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

Erstellen eines RNN-Modells

modell = Sequential() modell.add(LSTM(64, input_shape=(sequenzlänge, merkmalsgröße))) modell.add(Dense(1, activation='linear'))

Kompilieren des Modells

modell.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

2. Nutzung der GPU-Beschleunigung für das Training von RNNs

Um das RNN-Modell auf einer GPU zu trainieren, kann der folgende Code verwendet werden:

# Das Modell auf der GPU platzieren
with tf.device('/gpu:0'):
    # Das Modell trainieren
    modell.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))
 
    # Das Modell bewerten
    verlust = modell.evaluate(X_test, y_test)
    print(f'Testverlust: {verlust:.2f}')

Dadurch werden die RNN-Trainingsschritte auf der GPU ausgeführt und die parallele Verarbeitungsfähigkeit der GPU zur Beschleunigung des Trainingsprozesses genutzt.

Faltungsneuronale Netze (CNNs)

Faltungsneuronale Netze (CNNs) sind eine spezialisierte Art von neuronalen Netzen, die besonders zur Verarbeitung und Analyse von Bilddaten geeignet sind. CNNs sind darauf ausgelegt, räumliche Hierarchien von Merkmalen automatisch und adaptiv zu lernen, von niedrigstufigen Merkmalen (z.B. Kanten, Farben, Texturen) bis hin zu hochstufigen Merkmalen (z.B. Objektteile, Objekte).

Die wichtigsten Bestandteile eines CNNs sind:

  1. Faltungsschichten: Diese Schichten wenden eine Reihe von lernbaren Filtern (oder Kernen) auf das Eingangsbild an, wobei jeder Filter ein bestimmtes Merkmal aus dem Bild extrahiert. Das Ergebnis dieser Operation wird als Merkmalskarte bezeichnet.
  2. Poolingschichten: Diese Schichten reduzieren die räumlichen Dimensionen der Merkmalskarten, was die Anzahl der Parameter und Berechnungen im Netzwerk verringert.
  3. Vollständig verbundene Schichten: Diese Schichten ähneln den versteckten Schichten in einem traditionellen neuronalen Netzwerk und werden für die abschließende Klassifikation oder Regressionsaufgabe verwendet.

Hier ist ein Beispiel für eine einfache CNN-Architektur zur Bildklassifizierung:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Das Modell definieren
modell = Sequential()
modell.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
modell.add(MaxPooling2D((2, 2)))
modell.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
modell.add(MaxPooling2D((2, 2)))
modell.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
modell.add(Flatten())
modell.add(Dense(64, activation='relu'))
modell.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Das Modell kompilieren
modell.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

In diesem Beispiel definieren wir ein CNN-Modell mit drei Faltungsschichten, zwei Poolingschichten und zwei vollständig verbundenen Schichten. Die Eingabe des Modells ist ein 28x28 Graustufenbild und die Ausgabe ist ein 10-dimensionaler Vektor, der die Wahrscheinlichkeiten jeder Klasse repräsentiert (bei einem Klassifikationsproblem mit 10 Klassen).

Rekurrente neuronale Netze (RNNs)

Rekurrente neuronale Netze (RNNs) sind eine Art von neuronalen Netzen, die besonders zur Verarbeitung sequenzieller Daten wie Texten, Sprache oder Zeitreihendaten geeignet sind. Im Gegensatz zu vorwärtsgerichteten neuronalen Netzen haben RNNs eine Rückkopplungsschleife, die es ihnen ermöglicht, eine "Erinnerung" an frühere Eingaben zu behalten, was für Aufgaben wie Sprachmodellierung, maschinelle Übersetzung und Spracherkennung nützlich sein kann.

Die wichtigsten Bestandteile eines RNNs sind:

  1. Rekurrente Schichten: Diese Schichten verarbeiten die Eingabesequenz elementweise, und die Ausgabe der Schicht in jedem Zeitschritt hängt von der aktuellen Eingabe und dem versteckten Zustand des vorherigen Zeitschritts ab.
  2. Versteckter Zustand: Der versteckte Zustand ist ein Vektor, der die "Erinnerung" des RNN repräsentiert, und er wird von einem Zeitschritt zum nächsten weitergegeben.
  3. Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht wird verwendet, um die endgültige Ausgabe des RNN zu generieren, wie z.B. ein vorhergesagtes Wort oder ein Klassifikationslabel.

Hier ist ein Beispiel für ein einfaches RNN zur Textgenerierung:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Das Modell definieren
modell = Sequential()
modell.add(Embedding(input_dim=vokabellänge, output_dim=256, input_length=maximale_sequenzlänge))
modell.add(LSTM(128))
modell.add(Dense(vokabellänge, activation='softmax'))
 
# Das Modell kompilieren
modell.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In diesem Beispiel definieren wir ein RNN-Modell mit einer Embedding-Schicht, einer LSTM-Schicht und einer Ausgabeschicht vom Typ Dense. Die Embedding-Schicht bildet den Eingabetext auf eine dichte Vektorrepräsentation ab, die LSTM-Schicht verarbeitet die Sequenz und generiert einen versteckten Zustand, und die Dense-Schicht verwendet den versteckten Zustand, um das nächste Zeichen in der Sequenz vorherzusagen.

Long Short-Term Memory (LSTMs)

Long Short-Term Memory (LSTMs) sind eine spezielle Art von RNNs, die entwickelt wurden, um das Problem des schwindenden Gradienten zu lösen, das es traditionellen RNNs erschwert, langfristige Abhängigkeiten in den Daten zu erlernen.

Die wichtigsten Bestandteile eines LSTMs sind:

  1. Zellenzustand: Der Zellenzustand ist ein Vektor, der die "Erinnerung" des LSTMs darstellt, und er wird von einem Zeitschritt zum nächsten weitergegeben.
  2. Gatter: LSTMs haben drei Gatter, die den Informationsfluss in und aus dem Zellenzustand steuern: das Vergessensgatter, das Eingabegatter und das Ausgabegatter.
  3. Versteckter Zustand: Der versteckte Zustand ist ein Vektor, der die Ausgabe des LSTMs in jedem Zeitschritt repräsentiert, und er wird an den nächsten Zeitschritt weitergegeben und zur Generierung der endgültigen Ausgabe verwendet.

Hier ist ein Beispiel für ein LSTM zur Sentimentanalyse:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Das Modell definieren
modell = Sequential()
modell.add(Embedding(input_dim=vokabellänge, output_dim=256, input_length=maximale_sequenzlänge))
modell.add(LSTM(128))
modell.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Das Modell kompilieren
modell.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In diesem Beispiel definieren wir ein LSTM-Modell zur Sentimentanalyse, bei dem die Eingabe eine Sequenz von Text und die Ausgabe eine binäre Klassifikation des Sentiments (positiv oder negativ) ist. Die Embedding-Schicht bildet den Eingabetext auf eine dichte Vektorrepräsentation ab, die LSTM-Schicht verarbeitet die Sequenz und generiert einen versteckten Zustand, und die Dense-Schicht verwendet den versteckten Zustand, um das Sentiment vorherzusagen.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine Art von Deep-Learning-Modell, das verwendet werden kann, um neue Daten wie Bilder oder Texte zu generieren, die einer gegebenen Datensammlung ähnlich sind. GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die in Konkurrenz zueinander trainiert werden: ein Generatornetzwerk, das neue Daten generiert, und ein Diskriminatornetzwerk, das versucht, die generierten Daten von den echten Daten zu unterscheiden.

Die wichtigsten Bestandteile eines GANs sind:

  1. Generatornetzwerk: Dieses Netzwerk nimmt eine zufällige Eingabe (z.B. einen Vektor mit Rauschen) und generiert neue Daten, die der Trainingsdatensammlung ähnlich sind.
  2. Diskriminatornetzwerk: Dieses Netzwerk nimmt eine Eingabe (entweder echte Daten oder generierte Daten) und versucht, sie als echt oder gefälscht zu klassifizieren.
  3. Adversariales Training: Das Generator- und das Diskriminatornetzwerk werden auf wettbewerbsfähige Weise trainiert, bei dem der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, und der Diskriminator versucht, die generierten Daten korrekt zu klassifizieren.

Hier ist ein Beispiel für ein einfaches GAN zur Generierung von handgeschriebenen Ziffern:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, LeakyReLU, Dropout
 
# Das Generatornetzwerk definieren
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
generator.add(Reshape((7, 7, 1)))
generator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
generator.add(Conv2D(1, (5, 5), padding='same', activation='tanh'))
 
# Das Diskriminatornetzwerk definieren
diskriminator = Sequential()
diskriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
diskriminator.add(Dropout(0.3))
diskriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
diskriminator.add(Dropout(0.3))
diskriminator.add(Flatten())
diskriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Das GAN-Modell definieren
gan = Model(generator.input, diskriminator(generator.output))

In diesem Beispiel definieren wir ein einfaches GAN zur Generierung von handgeschriebenen Ziffern. Das Generatornetzwerk nimmt eine zufällige Eingabe und generiert 28x28 Graustufenbilder, während das Diskriminatornetzwerk ein Eingangsbild annimmt und versucht, es als real oder gefälscht zu klassifizieren. Das GAN-Modell wird dann auf wettbewerbsfähige Weise trainiert, wobei der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, und der Diskriminator versucht, die generierten Bilder korrekt zu klassifizieren.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir die wichtigsten Konzepte und Architekturen verschiedener Deep-Learning-Modelle, einschließlich konvolutionaler neuronaler Netze (CNNs), rekurrenter neuronaler Netze (RNNs), Long Short-Term Memory (LSTMs) und generativer adversarieller Netze (GANs), behandelt. Außerdem haben wir konkrete Beispiele und Code-Schnipsel bereitgestellt, um die Implementierung dieser Modelle zu veranschaulichen.

Deep Learning ist ein sich schnell entwickelndes Feld, und die in diesem Tutorial behandelten Techniken und Architekturen sind nur ein kleiner Teil der vielen leistungsfähigen Werkzeuge, die Datenwissenschaftlern und Machine-Learning-Praktikern zur Verfügung stehen. Wenn Sie weiterhin Deep Learning erforschen und experimentieren, denken Sie daran, neugierig zu bleiben, weiter zu lernen und offen für neue Ideen und Ansätze zu sein. Viel Glück auf Ihrer Reise durch das Deep Learning!

Wie man ResNet in PyTorch einfach versteht7 Gründe für eine geringe GPU-Auslastung beim Training von KI-Modellen