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link管理  ›  TargetDevice—Wolfram 语言参考资料
https://reference.wolfram.com/language/ref/TargetDevice.html.zh
想出家的萝卜
2 月前
"CoreML" "MacOSX-ARM64" "CUDA" "Windows-x86-64" 或 "Linux-x86-64" "DirectML" "Windows-x86-64"，如果没有检测到 CUDA 卡
  • 特定于系统和可用硬件的设置包括：
    • "CoreML" Apple CoreML 框架 "CUDA" Nvidia CUDA API "DirectML" Microsoft Direct Machine Learning API
  • 目前， NetTrain 支持的设置为 "CPU" 和 "CUDA" .
  • TargetDevice { "GPU" , n } 允许使用特定 GPU，其中 n 是整数，其值介于 1 到计算机上可用的 GPU 数量之间.
  • 一般情况下，当使用不同的后端（例如 "CUDA" 和 "DirectML" ）时，特定的 n 值可能无法识别相同的 GPU.
  • TargetDevice -> { "GPU" , All } 指定应联合使用所有可用的 GPU.
  • TargetDevice -> { "GPU" , { n 1 , n 2 , … } } 指定应联合使用 GPU 的特定子集.
  • 在苹果硅机上， TargetDevice ->"CoreML" 将尝试使用 Apple Neural Engine 执行计算. NetTrain 和 NetMeasurements 目前不支持. »
  • 在 Windows 上， TargetDevice ->"DirectML" 可以使用支持 DirectX 的集成或独立的 GPU 执行计算. NetTrain 和 NetMeasurements 目前不支持.
  • TargetDevice "CUDA" 需要计算能力为 3.7 或 5.0 及更高的 NVIDIA GPU. »
  • 在 Linux 和 Windows 机器上新安装的 Wolfram 语言中， TargetDevice ->"GPU" 及相关的 GPU 设置会自动下载额外的库. 如果有更新，也可以再次触发此类下载. 还可以通过运行 PacletInstall [ "MXNetResources" ] 、 PacletInstall [ "ONNXRuntimeResources" ] 和 PacletInstall [ "CUDAResources" ] 手动开启下载.

    • 范例

    打开所有单元 关闭所有单元

    基本范例 (1)

    使用系统默认的 GPU 培训网络：

    使用系统默认的 GPU 计算结果网络：

    NetTrain NetChain NetGraph NetExternalObject Parallelize NetEvaluationMode

    Wolfram 语言中的神经网络 神经网络的创建和属性

    相关的工作流程

    相关的工作流程
    在 GPU 上进行神经网络训练 2016版本中引入 (11.0) 2024版本中被更新 (14.1) Wolfram Research (2016)，TargetDevice，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TargetDevice.html （更新于 2024 年）.

    文本

    Wolfram Research (2016)，TargetDevice，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TargetDevice.html （更新于 2024 年）.

    CMS

    Wolfram 语言. 2016. "TargetDevice." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/TargetDevice.html.

    APA

    Wolfram 语言. (2016). TargetDevice. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/TargetDevice.html 年

    BibTeX

    @misc{reference.wolfram_2024_targetdevice, author="Wolfram Research", title="{TargetDevice}", year="2024", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/TargetDevice.html}", note=[Accessed: 09-December-2024 ]}

    BibLaTeX

    @online{reference.wolfram_2024_targetdevice, organization={Wolfram Research}, title={TargetDevice}, year={2024}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/TargetDevice.html}, note=[Accessed: 09-December-2024

     
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