Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Google's AutoGrad + Tensorflow's XLA Linear Algebra Compiler = JAX или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Add Google's AutoGrad and Tensorflow's XLA linear algebra compiler and you get JAX: a python and numpy racehorse to differentiate for backprop and compile on multi TPU clouds. You love numpy and want vectorization and automatic parallelization for GPUs and TPUs? Then you know JAX! For the sole purpose of applying Graph Neural network models, we need to cover JAX by Google/DeepMind, before starting into Jraph, for our main purpose: Apply GNN to complex problem solving in the omniverse. Or was it the Multiverse? Any way, here is JAX! All credits go to: https://github.com/google/jax#neural-... https://theaisummer.com/jax/ https://jax.readthedocs.io/en/latest/... COLAB NB on Jax: https://colab.research.google.com/dri... #JAX #MachineLearning #XLA