Туториал Nvidia для разработчиков: оптимизация RNN с помощью TensorRT

МЕНЮ

Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ

Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация

RSS

RSS новости

Видео демонстрирует, как настроить простую рекуррентную нейронную сеть (RNN) на основе языковой модели на уровне символов. Хотя этот образец построен с использованием C ++, вы можете реализовать его на Python с помощью TensorRT Python API.

При помощи NVIDIA TensorRT вы можете быстро оптимизировать и развертывать натренированные нейронные сети для проведения инференса. TensorRT обеспечивает повышение производительности инференса до 40 раз при задержках менее 7 миллисекунд по сравнению с системами на базе CPU.


Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: