Umelá inteligencia na staršom počítači
Pár krát pod mojimi blogmi padli otázky ohľadne toho aký silný hardvér potrebujeme na hranie sa neurónkami.
Takže som spravil test na cca 9ročnom kompe.sudo dmidecode | grep -i date
Release Date: 12/21/2011
Dôležité je vedieť, že TensorFlow na takto starom železe naozaj nespustíte. Pretože všetky projekty som písal v Kerase, tak stačí zmeniť backend z TensorFlow na Theano.
Toho môžeme centrálne docieliť tak, že zmeníme súbor v našom domovskom priečinku ~/.keras/keras.json na takýto obsah:
{
"floatx": "float32",
"epsilon": 1e-07,
"backend": "theano",
"image_data_format": "channels_last"
}
Druhou možnosť je do každého projektu dopísať :
import os os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'theano' import keras as ks # Using Theano backend.Všetky importy teda nemôžu začínať ako tensorflow.keras, alebo tf.keras, čím by sme prebili nastavenia a priamo vyžadovali TensorFlow. V mojich projektoch som to už prepísal na čistý Keras, takže vám fungovať budú. Treťou možnosťou je vložiť premennú prostredia pred skript napr.:
KERAS_BACKEND=theano python3 main.pyTeraz trochu smutná správa. Zrovna pred pár dňami sa stalo to, že Keras sa stal pevnou súčasťou TensorFlow a od verzie Keras 2.2.5 vyššie, nebude podporovať alternatívne backendy. Netreba zas byť sklamaný, táto verzia určite vydrží dlho, pretože staršieho železa je stále dosť.
Pre pridávanie komentárov sa musíte prihlásiť.