Как установить Tensorflow и Keras на Mac Air M1 2023 – 13.2 Вот что мы собираемся делать. Шаг 1: Инструменты командной строки Xcode Шаг 2: Установите Миниконду Шаг 3: Инструмент командной строки кода X Шаг 4: Установите Tensorflow 2.11.0 и его зависимости Шаг 5: Установите Jupyter Notebook, Pandas Шаг 6. Запустите тест, обучив набор данных MNIST. Теперь запустите первый. Вы устанавливаете домашнюю пивоварню с помощью терминала. Эта команда вставляется на ваш терминал..

С тех пор, как Apple выпустила первые Macbook на базе M1 в 2020 году, чипы M1 были в центре многих дискуссий. Сообщество разработчиков было поражено его производительностью и низким энергопотреблением. Машинное обучение с чипами M1 Захватывающей темой для обсуждения стала оптимизированная вилка тензорного потока M1, которая в некоторых случаях работала так же хорошо, как NVIDIA GPU 1050 Ti. Однако чипы M1 имели всего 8 ядер графического процессора! Следовательно, сообщество..

После нескольких месяцев использования x86 Tensorflow на моем MacBook Pro M1 я решил установить неофициальный M1 TensorFlow, а затем сравнить производительность с x86 TensorFlow. Установка M1 TensorFlow доступен в аккаунте Apple на GitHub здесь. В README они предоставили два способа установки, но первый мне не помог, и по какой-то причине я получил ошибку fg: no current job . Итак, я загрузил релиз, а затем следовал этому руководству, чтобы установить его, и он работал..

M1 Mac принесет вам 90%. Но достаточно ли 90%? Микросхема M1 просто фантастическая. Представьте себе невероятно быстрый процессор, заряд батареи на целый день и отсутствие проблем с температурой. Звучит здорово, по крайней мере, на бумаге. Тем не менее, это должно было уйти. Если вы хотите получить сводку из одного предложения - некоторые библиотеки науки о данных невозможно или почти невозможно запустить изначально, подключение двух внешних дисплеев - кошмар, и, наконец, eGPU..

Вместо этого я жду M2 - и вот почему вам тоже стоит это сделать. Заявление об ограничении ответственности : я написал эту статью с точки зрения специалиста по обработке данных. Меня не волнует рендеринг видео 8K или миллионы треков в Logic Pro. У меня есть MacBook Pro M1 2020 года, и я выполняю большую часть тяжелой работы на удаленных компьютерах с графическим процессором, так что имейте это в виду, читая статью. Я так долго ждал новую линейку MacBook от Apple Silicon. У меня..

ОБНОВЛЕНИЕ (12.12.20): RTX 2080Ti по-прежнему быстрее для больших наборов данных и моделей! Двумя наиболее популярными фреймворками глубокого обучения являются TensorFlow и PyTorch. Оба они поддерживают ускорение NVIDIA GPU с помощью набора инструментов CUDA. Поскольку Apple не поддерживает графические процессоры NVIDIA, до сих пор пользователям Apple оставалось машинное обучение (ML) только на ЦП, что заметно ограничивало скорость обучения моделей машинного обучения. С компьютерами..