La dernière version de TensorFlow, la version 2.15, est livrée avec une nouvelle fonctionnalité intéressante qui simplifie le processus d’accélération de l’apprentissage automatique sous Linux à l’aide de NVIDIA CUDA. Cette mise à jour permet aux nouveaux utilisateurs de démarrer plus facilement avec TensorFlow et de profiter des performances accélérées sur le matériel NVIDIA.
Auparavant, l’installation des bibliothèques NVIDIA CUDA requises pour TensorFlow sous Linux nécessitait plusieurs étapes manuelles. Cependant, TensorFlow 2.15 introduit une méthode d’installation simplifiée qui gère automatiquement l’installation de ces bibliothèques à l’aide du gestionnaire de packages pip. Tant que le pilote NVIDIA est déjà installé sur le système, les utilisateurs peuvent désormais exécuter une seule commande : « pip install tensorflow(and-cuda) ». Cette commande installera toutes les dépendances nécessaires, éliminant ainsi le besoin d’installer des packages NVIDIA CUDA supplémentaires.
TensorFlow, initialement publié en 2017, a révolutionné le domaine de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle en fournissant un framework gratuit et open source. Au fil des années, il a été largement adopté et étendu pour prendre en charge diverses plates-formes informatiques, depuis les clusters de calcul hautes performances jusqu’aux microcontrôleurs aux ressources limitées. L’introduction de TensorFlow Lite pour les microcontrôleurs permet l’apprentissage automatique sur l’appareil, même dans des environnements aux ressources limitées.
En plus du processus d’installation simplifié, TensorFlow 2.15 apporte plusieurs autres améliorations. Une amélioration notable est l’augmentation des performances de oneDNN sous Windows. De plus, cette version inclut une mise à jour de CUDA 12.2, qui devrait améliorer les performances des processeurs graphiques dotés de l’architecture NVIDIA Hopper. Un autre changement notable est la transition vers Clang 17 comme compilateur C++ par défaut. De plus, TensorFlow 2.15 introduit la disponibilité des types tf.function, notamment tf.types.experimental.AtomicFunction, qui offre le moyen le plus rapide d’effectuer des calculs TensorFlow en Python.
La dernière version de TensorFlow est disponible gratuitement sur GitHub, sous la licence permissive Apache 2.0. Les utilisateurs peuvent explorer les fonctionnalités mises à jour et exploiter la puissance de NVIDIA CUDA pour accélérer leurs charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique. Avec TensorFlow 2.15, la barrière à l’entrée pour les nouveaux utilisateurs a été considérablement réduite, le rendant plus accessible et efficace pour toute personne intéressée par le domaine de l’apprentissage automatique.
QUESTIONS FRÉQUEMMENT POSÉES:
1. Quelle est la nouvelle fonctionnalité de TensorFlow 2.15 ?
La nouvelle fonctionnalité de TensorFlow 2.15 est la méthode d’installation optimisée qui installe automatiquement les bibliothèques NVIDIA CUDA nécessaires pour les utilisateurs Linux.
2. Comment les nouveaux utilisateurs peuvent-ils profiter des performances accélérées du matériel NVIDIA ?
Les nouveaux utilisateurs peuvent profiter de performances accélérées sur le matériel NVIDIA en exécutant la commande « pip install tensorflow(and-cuda) » après avoir installé le pilote NVIDIA sur leur système.
3. Qu’est-ce que TensorFlow Lite pour les microcontrôleurs ?
TensorFlow Lite for Microcontrollers est un ajout à TensorFlow qui permet l’apprentissage automatique sur l’appareil dans des environnements aux ressources limitées.
4. Quelles autres améliorations TensorFlow 2.15 apporte-t-il ?
TensorFlow 2.15 apporte plusieurs autres améliorations, notamment une augmentation des performances de oneDNN sous Windows, une mise à jour de CUDA 12.2 pour des améliorations de performances sur les processeurs graphiques avec l’architecture NVIDIA Hopper, la transition vers Clang 17 comme compilateur C++ par défaut et la disponibilité de tf. types de fonctions.
5. Où les utilisateurs peuvent-ils trouver la dernière version de TensorFlow ?
La dernière version de TensorFlow est disponible gratuitement sur GitHub, sous la licence permissive Apache 2.0.
Définitions :
– TensorFlow : TensorFlow est un framework gratuit et open source qui a révolutionné le domaine de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle en fournissant un cadre pour la création et la formation de réseaux de neurones.
– NVIDIA CUDA : NVIDIA CUDA est une plate-forme informatique parallèle et un modèle d’interface de programmation d’application (API) créé par NVIDIA qui permet aux développeurs d’utiliser des GPU pour l’informatique à usage général.
Liens connexes suggérés :
– Site officiel de TensorFlow
– Dépôt TensorFlow GitHub
– Zone NVIDIA CUDA
Be First to Comment