Для чего нужна данная статья? : Написать собственный фреймворк, который: Зачем Вам это уметь? : Есть официальный Rust-крейт tensorflow, который предоставляет API для работы с моделями TensorFlow. Он позволяет: Пример загрузки модели и выполнения инференса: use tensorflow::{Graph, Session, SessionOptions, SessionRunArgs, Tensor}; fn main() -> tensorflow::Result<()> { let model_dir = "my_model"; // Путь к модели let mut graph = Graph::new(); let mut session = Session::new(&SessionOptions::new(), &graph)?; let input_tensor = Tensor::new(&[1])...

TensorFlow — мощная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения и глубокого обучения. Если вы хотите ускорить обучение ваших моделей и работать с большими наборами данных, серверы с GPU — идеальное решение. В этом руководстве мы подробно рассмотрим, как установить и настроить TensorFlow на сервере. Для максимальной производительности TensorFlow на сервере с GPU выберите конфигурацию, которая обеспечит высокую скорость обработки данных. В QCKL вы можете арендовать сервер с процессором Intel Core i5-13500 и видеокартой Nvidia RTX 4000 SFF по доступной цене. Эта конфигурация обеспечивает отличную производительность для задач машинного обучения...