Faster processing
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- csharp
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza con el ejemplo enlazado de ML.NET sobre image-classification transfer-learning y sigue su punto de entrada y configuración del entrenamiento. Comprueba si el ejemplo o sus dependencias exponen entrenamiento en GPU y, a continuación, compáralo con el comportamiento reportado de uso exclusivo de la CPU. Se considera terminado cuando se haya establecido claramente la ruta de GPU compatible, o la limitación que la impide, para este ejemplo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I was following this guide from C# to build a image classification model.
Everything works well until i see that it is only utilizing cpu to train but i wanted to train on gpu how can i do ?
i had a database of near 1.8gb and it took 3 hours to train which is really long
https://learn.microsoft.com/en-us/samples/dotnet/machinelearning-samples/mlnet-image-classification-transfer-learning/
How can i make it use gpu instead?
script from github:
https://learn.microsoft.com/en-us/samples/dotnet/machinelearning-samples/mlnet-image-classification-transfer-learning/
- Lenguaje dominante
- PowerShell
- Estrellas
- 4.7k
- Forks
- 2.7k
- Merge medio
- 2 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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