트랙스 다운로드

딥 러닝을 이해하는 데 필요한 주요 단계는 Trax 코드의 하위 디렉토리에 해당합니다: Trax를 라이브러리로 사용하는 방법을 보려면 파이썬에서 데이터를 만드는 방법을 설명하는 이 빠른 시작 공동 랩을 살펴보고 Trax의 트랜스포머 모델에 연결합니다. , 그것을 훈련하고 추론을 실행합니다. CPU 또는 GPU 런타임을 선택하거나 무료 8코어 TPU를 런타임으로 받을 수도 있습니다. colab의 TCO를 사용하면 이러한 교육 및 추론 colabs에서 설명한 대로 추가 플래그를 설정해야 합니다. Trax는 고급 딥 러닝을 이해하고 탐색하는 데 도움이 됩니다. 우리는 개혁가와 같은 고급 모델을 한계까지 밀어 붙이면서 Trax 코드를 명확하게 만드는 데 중점을 둡니다. Trax는 Google 브레인 팀에서 적극적으로 사용되고 유지됩니다. 그것을 시도, 저희에게 이야기하거나 필요한 경우 문제를 엽니 다. 아래 제출을 클릭하면 Trax가 위에 제출된 개인 정보를 저장하고 처리하여 요청한 콘텐츠를 제공할 수 있도록 허용하는 데 동의합니다. Trax는 귀하의 개인 정보를 보호하고 존중하기 위해 최선을 다하고 있으며, 당사는 귀하의 계정을 관리하고 귀하가 당사에 요청한 제품 및 서비스를 제공하기 위해서만 귀하의 개인 정보를 사용합니다. 때때로, 우리는 우리의 제품과 서비스뿐만 아니라, 당신이 관심을 가질 수있는 다른 콘텐츠에 대해 연락하고 싶습니다. 이 목적을 위해 귀하에게 연락하는 데 동의하는 경우, 아래에서 귀하에게 연락하기를 원하는 방법을 말하십시오 : 소비재 제조업체가 업계 전반에 대한 설문 조사를 통해 선반에서 승리하기 위해 지금 해야 하는 움직임에 대한 연구 지원 Trax 관점 컴퓨터 비전 기반 소매 실행 솔루션을 제공하는 수석 CPG 전문가 및 Trax 경험이 있는 이 백서는 현재 CPG 업계의 매장 내 실행 및 규정 준수 현황을 살펴보고 이 분야의 개선 을 제안합니다.

현재까지 가능했던 것. Trax 개발에 대한 최신 업데이트를 얻으려면 우리와 함께 채팅하십시오. Trax를 자신의 파이썬 스크립트 및 노트북의 라이브러리또는 셸의 바이너리로 사용할 수 있으므로 대형 모델을 교육하는 데 더 편리할 수 있습니다. Trax에는 다수의 딥 러닝 모델(ResNet, 트랜스포머, RNN, …)이 포함되어 있으며 Tensor2Tensor 및 TensorFlow 데이터 집합을 비롯한 많은 딥 러닝 데이터 집합에 바인딩되어 있습니다. CPU, GPU 및 TPO에 대한 변경 없이 실행됩니다. Trax를 바이너리로 사용하고 모든 매개 변수 (모델 유형, 학습 속도, 기타 하이퍼 매개 변수 및 교육 설정)를 잊지 말려면 진 구성을 권장합니다. MNIST에서 간단한 MLP를 학습하기 위한 예제 진 구성을 살펴보고 다음과 같이 실행합니다: Trax 코드는 처음부터 딥 러닝을 이해할 수 있도록 구조화되어 있습니다. 우리는 기본 수학으로 시작하고 레이어, 모델, 감독 및 강화 학습을 통해 이동합니다. 우리는 ICLR 2020에서 구두 프리젠 테이션을 위해 선택된 개혁가 – 효율적인 변압기와 같은 최근 논문을 포함하여 고급 딥 러닝 결과를 얻습니다.