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『qiita.com』

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  • Apple Silicon M1 でtensorflow-macosを実行したらめちゃくちゃ速かった。 - Qiita

    33 users

    qiita.com/tomoyaeibu

    Apple Silicon M1 でtensorflow-macosを実行したらめちゃくちゃ速かった。MacDeepLearningAppleTensorFlowAppleSilicon はじめに Macbook Air (AppleSilicon, M1)を購入しました。 Appleが設計したM1は下馬評以上の性能を叩き出し、とても盛り上がっていますね。 M1のハードウェアとしての魅力はもちろんすごいですが、M1に合わせた各種ソフトウェアの最適化も魅力的です。 AppleがTensorflowをフォークしてM1で最高のパフォーマンスを発揮するように最適化したコード(tensorflow-macos)を公開しています。 https://github.com/apple/tensorflow_macos#requirements tensorflowのブログ記事でパフォーマンスが比較されてい

    • テクノロジー
    • 2021/01/17 02:25
    • TensorFlow
    • m1
    • mac
    • あとで読む
    • qiita
    • Apple
    • Tensorflowで学習したモデルをC++/OpenVINOで高速に推論するチュートリアル - Qiita

      4 users

      qiita.com/tomoyaeibu

      はじめに OpenVINOはIntelが提供しているディープラーニングの推論エンジンライブラリです。 OpenVINOを使うことでTensorflowやPytorchで学習したモデルをロードし、高速に推論を実行することができます。 Tensorflowで推論を実行するよりも、数倍の実行時間短縮の効果を得られます。 さすがIntelというところでしょうか、OpenVINOのドキュメントは公式に丁寧にまとめられており、 https://docs.openvinotoolkit.org/latest/index.html また公式のフォーラムも活発なので、 https://community.intel.com/t5/Intel-Distribution-of-OpenVINO/bd-p/distribution-openvino-toolkit OpenVINOを利用するには特に困らないのです

      • テクノロジー
      • 2020/12/28 19:02

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