nnetssauce cu și fără jax pentru accelerarea GPU

URMĂREȘTE-NE
16,065FaniÎmi place
1,142CititoriConectați-vă

(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe Pagina lui T. Moudiki – Rși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)


Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.

În noua versiune (0.51.2) din nnetssauce (pentru Python, dar și pentru R), disponibil pe PyPI și pentru conda, am eliminat jax și jaxlib (pentru GPU) din versiunea implicită, deoarece jaxlib este grea.

Înseamnă că, dacă doriți să utilizați GPU-uri cu nnetsauce (ca în https://www.researchgate.net/publication/382589729_Probabilistic_Forecasting_with_nnetssauce_using_Density_Estimation_Bayesian_inference_Conformal_prediction_and_Vine_copulas), trebuie să instalați în mod explicit jack-copulas

pip install nnetsauce(jax)

sau

uv pip install nnetsauce(jax)

sau

conda install -c conda-forge nnetsauce jax jaxlib

La lasa un comentariu pentru autor, vă rugăm să urmați linkul și să comentați pe blogul lor: Pagina lui T. Moudiki – R.

Noobz.ro.com oferă actualizări zilnice prin e-mail despre R știri și tutoriale despre învățarea R și multe alte subiecte. Faceți clic aici dacă doriți să publicați sau să găsiți un job R/data-science.


Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.

Dominic Botezariu
Dominic Botezariuhttps://www.noobz.ro/
Creator de site și redactor-șef.

Cele mai noi știri

Pe același subiect

LĂSAȚI UN MESAJ

Vă rugăm să introduceți comentariul dvs.!
Introduceți aici numele dvs.