🏷️chap_performance
Derin öğrenmede, veri kümeleri ve modeller genellikle büyüktür, bu da ağır hesaplama içerir. Bu nedenle, hesaplama performansı çok önemlidir. Bu bölümde hesaplama performansını etkileyen önemli faktörler üzerinde durulacaktır: Buyuru programlama (imperative programming), sembolik programlama, eşzamansız hesaplama, otomatik paralelleştirme ve çoklu GPU hesaplama. Bu bölümü inceleyerek, örneğin, doğruluğu etkilemeden eğitim süresini azaltarak önceki bölümlerde uygulanan modellerin hesaplama performansını daha da artırabilirsiniz.
:maxdepth: 2
hybridize
async-computation
auto-parallelism
hardware
multiple-gpus
multiple-gpus-concise
parameterserver