.. _chap_performance:

Desempenho Computacional
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No *deep learning* os *datasets* geralmente são grandes e a computação
do modelo é complexa. Portanto, estamos sempre muito preocupados com o
desempenho computacional. Este capítulo enfocará os fatores importantes
que afetam o desempenho da computação: programação imperativa,
programação simbólica, programação assíncrona, computação paralela
automática e computação multi-GPU. Ao estudar este capítulo, você deve
ser capaz de melhorar ainda mais o desempenho de computação dos modelos
que foram implementados nos capítulos anteriores, por exemplo, reduzindo
o tempo de treinamento do modelo sem afetar a precisão do modelo.

.. toctree::
   :maxdepth: 2

   hybridize
   async-computation
   auto-parallelism
   hardware
   multiple-gpus
   multiple-gpus-concise
   parameterserver

.. raw:: html

   <!--stackedit_data:
   eyJoaXN0b3J5IjpbMTkyODQ4MDAzNF19
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