Faster processing
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- csharp
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia con l’esempio collegato di ML.NET per il transfer-learning nella classificazione delle immagini e segui il relativo punto di ingresso e la configurazione dell’addestramento. Verifica se l’esempio o le sue dipendenze espongono l’addestramento su GPU, quindi confrontalo con il comportamento segnalato, che utilizza solo la CPU. L’attività è completata quando il percorso GPU supportato, oppure la limitazione che lo impedisce, è stato stabilito chiaramente per questo esempio.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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/
- Lingua principale
- PowerShell
- Stelle
- 4.7k
- Fork
- 2.7k
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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