2. 모델을 실행하는 데 Python이 필요하지 않으며 EX5 파일과 터미널 하나만 있으면 됩니다. ONNX 런타임 라이브러리도 곧 필요하지 않습니다.
1. 그리고 우리는 opset=14 ? 파이토치(1.12.1)와 TF(2.10)를 사용합니다.
Предупреждение: TensorFlow 2.10 был последним выпуском TensorFlow, который поддерживал GPU в родной Windows.
Начиная с TensorFlow 2.11 , вам нужно будет установить TensorFlow в WSL2 или установить tensorflow-cpu и,
при желании, попробовать TensorFlow-DirectML-Plugin.
여러분은 아직 상호 비호환성의 지옥을 처리하고 파이썬에서 작업을 위한 별도의 환경을 만드는 여정의 시작 단계에 있는 사람입니다.
일부 패키지는 대상 빌드에 컴파일러가 필요합니다.
전적으로 동의합니다! 정말 많은 작업이 필요하죠. 이와 관련하여 두 가지 질문이 있습니다:
1. GPU를 사용하여 만든 모델을 ONNX로 변환할 수 있나요?
2. MQL5 Expert Advisor에서 ONNX로 모델 예측을 얻기 위해 Python이 필요하지 않나요? 계산은 ONNX 런타임 환경에서 수행되나요?
전적으로 동의합니다! 정말 많은 일이죠. 두 가지 질문이 있습니다:
1. GPU를 사용하여 만든 모델을 ONNX로 변환할 수 있나요?
2. MQL5 Expert Advisor에서 ONNX로 모델 예측을 얻으려면 Python이 필요하지 않 나요? 계산은 온앤엑스 런타임 환경에서 수행되나요?
이론적으로는 그럴 것입니다. 그러나 실제로는 Python으로 훈련된 모델만 적합하며, 패키지, 유틸리티 및 컴파일러의 일부 고유한 환경(버전 번호 고려)에서만 적합하다는 것이 밝혀질 수 있습니다. 적어도 저는 Renate의 힌트를 그렇게 이해했습니다.
전적으로 동의합니다! 정말 많은 일이죠. 두 가지 질문이 있습니다:
1. GPU를 사용하여 만든 모델을 ONNX로 변환할 수 있나요?
2. MQL5 Expert Advisor에서 ONNX로 모델 예측을 얻으려면 Python이 필요하지 않나요? 계산은 온앤엑스 런타임 환경에서 수행되나요?
1. 예, 소스 엔진에 따라 다르며, 기존 옵셋 내에서 ONNX로 변환할 수 있습니다.
2. 모델을 실행하기 위해 Python이 필요하지 않으며, EX5 파일과 터미널 하나만 있으면 됩니다. ONNX 런타임 라이브러리도 곧 필요하지 않습니다.
2. 모델을 실행하는 데 Python이 필요하지 않으며, EX5 파일과 터미널 하나만 있으면 됩니다. ONNX 런타임 라이브러리도 곧 불필요해질 것입니다.
그러면 반도체에서도 작동할까요?
1. 예, 기존 옵셋 내에서 ONNX로 변환할 수 있는 소스 엔진에 따라 다릅니다.
2. 모델을 실행하는 데 Python이 필요하지 않으며 EX5 파일과 터미널 하나만 있으면 됩니다. ONNX 런타임 라이브러리도 곧 필요하지 않습니다.
1. 그리고 우리는 opset=14 ? 파이토치(1.12.1)와 TF(2.10)를 사용합니다.
2. 매우 중요하며 이것이 이 통합의 가장 큰 장점이 될 것입니다. Great
가장 흥미로운 점은 R에서 만든 ONNX 모델이 실행되는지 여부입니다.
지원되는 ONNX 버전 및 옵션 설정 목록이 있으면 유용할 것입니다.
가장 흥미로운 점은 R로 만든 ONNX 모델이 실행되는지 여부입니다.
질문을 더 심화할 수도 있습니다.R로 만든 ONNX 모델이 Linux에서 실행될까요?
가장 흥미로운 점은 R로 만든 ONNX 모델이 실행되는지 여부입니다.
지원되는 ONNX 버전 및 설정 목록이 있으면 불합리하지 않을 것입니다.
두 번째 질문
모델을 만드는 데 어떤 R 패키지를 사용하나요?
혹시 모를 경우를 대비해 아카이브에 프로젝트를 게시합니다.