Distribusi Linux Terbaik Untuk TensorFlow

Jika Anda berencana menggunakan TensorFlow, hal pertama yang perlu Anda lakukan adalah memutuskan distribusi Linux mana yang akan digunakan. Ada banyak opsi berbeda untuk dipilih, dan yang terbaik untuk Anda akan bergantung pada kebutuhan dan preferensi spesifik Anda.

Ubuntu adalah pilihan populer untuk pengguna TensorFlow, karena memiliki dukungan yang baik untuk TensorFlow versi CPU dan GPU. Ini juga mudah dipasang dan diatur, menjadikannya pilihan yang baik untuk pemula. Jika Anda mencari distribusi yang ringan, Anda mungkin ingin mencoba Lubuntu. Ini didasarkan pada Ubuntu, tetapi menggunakan lingkungan desktop LXDE daripada Gnome, yang membuatnya lebih ringan pada sumber daya. Jika Anda memerlukan distribusi yang secara khusus dioptimalkan untuk menjalankan TensorFlow pada GPU, Anda harus memeriksa GPU TensorFlow Ubuntu 18.04. Distribusi ini menyertakan semua driver dan perangkat lunak yang diperlukan untuk menjalankan TensorFlow pada GPU, dan secara khusus disetel untuk performa. Apa pun distribusi yang Anda pilih, Anda dapat menginstal dan menjalankan TensorFlow tanpa masalah. Pastikan untuk memilih salah satu yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.

Distro Linux apa saya harus menggunakan Tensorflow? Ubuntu adalah sistem operasi yang diterbitkan sendiri yang dibuat oleh Canonical pada tahun 2004. Sistem operasi arch linux, dibuat oleh Levente Polyak, bertujuan untuk menyederhanakan berbagai hal dengan berfokus pada kesederhanaan, modernitas, pragmatisme, keserbagunaan, dan sentralisasi pengguna. Pembelajaran mesin adalah salah satu dari banyak jenis komputasi yang didukung oleh Linux. Karena kemudahan instalasinya, kernel Linux memudahkan pengembang pusat data untuk mencapai kinerja yang lebih baik. Dalam hal preferensi OS, Ubuntu lebih disukai oleh kerangka pembelajaran mendalam seperti Keras, TensorFlow, OpenCV, PyTorch, dan lainnya. Karena kinerjanya yang unggul, Linux adalah platform yang sangat baik untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Keterampilan analisis data sangat diminati karena persyaratan untuk keahlian perangkat lunak dan wawasan dari profil pekerjaan. Sebagian besar ilmuwan data menulis kode menggunakan sistem operasi Linux.

Distro Linux Mana Yang Harus Saya Gunakan Untuk Pembelajaran Mesin?

Kredit

Ubuntu adalah sistem operasi yang paling cocok untuk semua persyaratan ini karena memiliki dukungan resmi untuk KubeFlow, Kubernetes, Docker, dan lainnya. Karena distribusinya sangat populer, ada banyak sumber daya yang tersedia secara online, termasuk dukungan, tutorial pembelajaran mesin, dan sebagainya. Oleh karena itu, tidak mengherankan jika Ubuntu adalah sistem operasi yang paling banyak digunakan untuk pembelajaran mesin.

Ubuntu sejauh ini merupakan distribusi Linux terbaik untuk komputasi awan. Tidak ada konflik antara kandidat rilis Ubuntu Long Term Support (LTS), Red Hat Enterprise Linux, atau CentOS sebagai alternatif. Karena Linux sangat mudah digunakan, ini adalah salah satu pekerjaan yang paling diminati oleh ilmuwan data. Apache Hadoop dan program perangkat lunak lainnya harus tersedia untuk digunakan dengan distribusi Linux; namun, setiap distribusi Linux dapat digunakan untuk menjalankan program ini. Karena Linux tidak memiliki banyak langkah seperti Windows, instalasi lebih sederhana di sana. Belum diketahui distribusi Ubuntu mana yang akan dirilis, tetapi akan kompatibel dengan mereka yang lebih menyukai antarmuka pengguna baru. Dalam hal pengembangan aplikasi, sistem operasi berbasis Linux jauh lebih umum digunakan daripada sistem operasi Microsoft Windows. Jika Anda menggunakan alat standar seperti JMP, Weka, RapidMiner, dan sebagainya, kemungkinan besar Anda akan menemukan bahwa Linux adalah sistem operasi terbaik untuk digunakan untuk operasi dasar seperti analisis, pemodelan, dan sebagainya.

Distro Linux Mana Yang Terbaik Untuk Ilmu Data?

Sistem operasi Ubuntu adalah platform Linux terbaik untuk ilmuwan data di seluruh dunia. Ini juga merupakan distribusi Linux yang paling banyak didistribusikan dengan kemampuan pembelajaran mesin, dan paling banyak digunakan. Ubuntu, sistem operasi Linux sumber terbuka, didirikan oleh Canonical pada tahun 2004.

Os Mana Yang Terbaik Untuk Pembelajaran Mesin?

Ada banyak sistem operasi yang dapat digunakan untuk pembelajaran mesin. Masuk akal bahwa lingkungan Linux, yang merupakan sumber terbuka, membuatnya lebih mudah untuk diinstal dan dikonfigurasikan untuk aplikasi pembelajaran mesin.

Apakah Ubuntu Baik Untuk Ml?

Tidaklah sulit untuk menggunakan terminal/baris perintah di Ubuntu untuk Pembelajaran Mesin, karena ini adalah sistem operasi yang kuat dan mudah digunakan.

Apakah Linux Baik Untuk Ml?

Kredit

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena bergantung pada sejumlah faktor, termasuk jenis pembelajaran mesin yang Anda lakukan dan preferensi pribadi Anda. Meskipun demikian, banyak orang menganggap bahwa Linux adalah sistem operasi yang bagus untuk pembelajaran mesin karena berbagai alasan. Pertama, ini sangat stabil dan andal, yang penting saat bekerja dengan kumpulan data yang besar dan kompleks. Kedua, ia memiliki banyak alat pembelajaran mesin open source berkualitas tinggi yang tersedia, yang dapat menghemat banyak waktu dan uang Anda. Terakhir, Linux secara umum dianggap lebih efisien dan lebih cepat daripada sistem operasi lain, yang dapat menjadi penting saat bekerja dengan kumpulan data besar atau algoritme kompleks.

Tensorflow Arch Linux

Kredit

TensorFlow adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka untuk komputasi numerik menggunakan grafik aliran data. Node dalam grafik mewakili operasi matematika, sedangkan tepi grafik mewakili larik data multidimensi (tensor) yang mengalir di antaranya. Arsitektur yang fleksibel memungkinkan Anda menerapkan komputasi ke satu atau lebih CPU atau GPU di desktop, server, atau perangkat seluler dengan satu API.

Ketika TensorFlow pertama kali tiba, itu dikemas sebelumnya di repositori Arch sebagai biner. Artinya, mereka dikompilasi di komputer Anda sendiri dan dapat memanfaatkan instruksi prosesor Anda. Tidak masuk akal untuk tidak menggunakan perangkat lunak yang dioptimalkan karena daya komputasi merupakan hambatan yang signifikan untuk pembelajaran mesin. Jika menggunakan distribusi Arch Linux, Anda harus menginstal paket pip jika menggunakan versi TensorFlow terbaru. Dalam hal ini, perintah build lengkap ditampilkan. Proyek ini akan membutuhkan banyak waktu (hingga beberapa jam).

Pro Dan Kontra Menggunakan Arch Linux Untuk Deep Learning

Secara umum, saya hanya merekomendasikan penggunaan stasiun Arch Linux Deep Learning seperti yang dijelaskan di atas: lebih cepat, seperti paket, pembelajaran mendalam lebih bertenaga, dan lebih stabil. Lebih mudah untuk beralih di antara versi TensorFlow jika Anda menggunakan Ubuntu daripada TensorFlow. Selain itu, sistem rolling release menjaga semuanya tetap segar dan terkini.

Tensorflow Lebih Baik

Dengan TensorFlow, ada visualisasi yang lebih baik, memungkinkan pengembang untuk melakukan debug lebih cepat dan melacak kemajuan pelatihan mereka. Namun, PyTorch tidak menyediakan banyak visualisasi. Selain Penyajian TensorFlow, PyTorch dikalahkan oleh TensorFlow dalam menerapkan model terlatih ke produksi.

Pembelajaran mendalam adalah jenis kecerdasan buatan yang ditambahkan ke komputer untuk memecahkan masalah dunia nyata. Google, Facebook, dan Uber hanyalah beberapa dari perusahaan yang telah merilis kerangka kerja untuk lingkungan pembelajaran mendalam Python. Tujuan dari artikel ini adalah untuk membandingkan dua framework populer. Python dan TensorFlow keduanya mampu melakukan penskalaan. Baik TensorFlow dan PyTorch dapat digunakan untuk membuat jaringan saraf yang kompleks. Arsitektur jaringan saraf dapat diimplementasikan di salah satu kerangka kerja ini. Dalam proses pelatihan, banyak parameter yang harus dipenuhi.

Karena TensorFlow menggunakan akselerasi GPU-nya sendiri, waktu yang dibutuhkan untuk melatih model ini akan selalu bervariasi, tetapi dapat mengakses GPU. Tensorflow, bahasa berbasis tensorflow, adalah bahasa yang sama sekali baru bagi saya, dan PyTorch, kerangka kerja berbasis python, terasa serupa. PyTorch dapat digunakan untuk berlatih secara real time karena mendukung paralelisme data, yang membuatnya lebih efisien dan efektif. Setiap operasi TensorFlow harus diprogram dan disetel secara manual agar dapat dijalankan pada perangkat yang dirancang untuknya. Di PyTorch, jaringan saraf menjadi sebuah kelas dan menggunakan obor sebagai antarmukanya. Kami mengimpor semua lapisan yang diperlukan yang memungkinkan Anda membuat arsitektur sendiri. Model variabel dapat dideklarasikan dan ditetapkan ke arsitektur yang ditentukan menggunakan TensorFlow (model =).

Saya akan menggunakan NeuralNet() jika saya memiliki pertanyaan tentang sesuatu. Baru-baru ini, PyTorch dan TensorFlow merilis versi baru dengan pembaruan besar dan fitur baru. Anda dapat menginstal versi terbaru dari kerangka kerja ini di mesin Anda menggunakan pip atau kode sumber. Tensorflow adalah pilihan tepat bagi mereka yang ingin membuat produk terkait AI lebih cepat dan lebih efisien.

Tensorflow Atau Pytorch: Mana Yang Terbaik Untuk Deep Learning?

Tensorflow adalah perpustakaan pembelajaran mendalam yang kuat dan efisien. Ini dapat digunakan untuk perhitungan paralel yang kompleks dan jaringan saraf tingkat lanjut dengan melakukan sejumlah operasi tingkat tinggi. Keuntungan lain dari TensorFlow adalah tingkat abstraksinya yang rendah, yang memungkinkan lebih banyak fleksibilitas. Terlepas dari akurasinya yang serupa, PyTorch dan TensorFlow tidak sama, dan sementara TensorFlow membutuhkan tingkat waktu pelatihan yang lebih tinggi, PyTorch tidak membutuhkan banyak memori. Jika fitur khusus diperlukan dalam jaringan saraf, TensorFlow mungkin merupakan opsi yang lebih baik daripada PyTorch, yang dirancang untuk pembuatan prototipe.

Distro Linux

Ada banyak jenis distribusi Linux, atau “distro”, yang tersedia untuk diunduh. Beberapa yang paling populer termasuk Ubuntu, Debian, dan Fedora. Setiap distro sedikit berbeda, dan menawarkan serangkaian fitur dan aplikasi yang berbeda. Namun, semuanya didasarkan pada kernel Linux dan gratis untuk diunduh dan digunakan.

Chrome OS adalah yang paling sederhana dari tiga sistem operasi desktop, dan dibundel dengan browser web Chrome. Linux, berbeda dengan Windows 11, dapat menjalankan hampir semua sistem operasi di hampir semua komputer. Dulu sulit untuk menginstal perangkat lunak di Linux, tetapi sekarang telah berubah. Setiap lingkungan sistem operasi Linux memiliki tampilan dan nuansa tersendiri. Haruskah saya memperbaiki desktop Windows 10 saya? Pilihan terbaik adalah Linux Mint, yang hadir dengan antarmuka pengguna yang mirip dengan Cinnamon. Ini juga merupakan alternatif yang bermanfaat bagi mereka yang menyukai sistem operasi GNOME 2.x dan ingin menginstal Mint.

Chrome OS adalah sistem operasi berbasis Linux yang tidak mengharuskan Anda menjadi ahli untuk menggunakannya. Ubuntu sederhana, mudah digunakan, dan sangat disukai oleh masyarakat, menjadikannya favorit di kalangan pengguna. Neverware, yang dulunya merupakan perusahaan independen, kini menjadi milik Google dan menawarkan CloudReady. Linux Mint memiliki antarmuka pengguna yang terlihat dan terasa mirip dengan Windows, membuatnya lebih mudah untuk bertransisi. Beberapa rekomendasi dalam daftar kami memiliki elemen antarmuka yang sangat mirip dengan versi Windows yang lebih lama. Ada banyak distribusi Linux yang tersedia secara gratis atau berbayar, tetapi Anda harus memilih salah satu yang paling nyaman bagi Anda. Menurut analisa kami, Linux Mint adalah distro Linux yang sangat bagus untuk pemula.

Terlepas dari kenyataan bahwa Linux jauh lebih aman daripada Windows, ia rentan terhadap serangan. Linux akan mendeteksi jika Anda menjalankan firewall, yang disediakannya. Jika Anda ingin mencegah malware, Anda mungkin ingin menginstal Eset Endpoint AntiVirus untuk Linux.

Pilihan Distribusi Linux Populer

Ada banyak jenis distribusi Linux yang dapat dipilih, masing-masing dengan serangkaian fitur dan opsi uniknya sendiri. Beberapa distribusi Linux yang paling populer termasuk Ubuntu, Debian, Fedora, dan Mint. Setiap distribusi memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, jadi penting untuk memilih salah satu yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.

Pada 1990-an, Microsoft Windows mendominasi pasar sistem operasi desktop. Linux telah muncul sebagai pesaing serius, tetapi menghadapi persaingan ketat dari sistem operasi Microsoft. Beberapa distro yang lebih baru dan lebih populer, seperti Ubuntu, didasarkan pada Debian. Red Hat Linux dianggap sebagai salah satu sistem operasi termudah untuk dipelajari. Linux adalah pilihan terbaik untuk orang yang ingin menggunakan platform yang mirip dengan Windows tetapi lebih mudah digunakan. Sistem operasi Mint terutama digunakan oleh pengguna rumahan karena mudah digunakan dan menyediakan banyak pilihan. Beberapa pengguna Ubuntu beralih ke Mint karena distribusi Ubuntu yang baru.

Related Posts