Full metadata record
DC pole | Hodnota | Jazyk |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Prantl Martin, Ing. Ph.D. | |
dc.contributor.author | Černý, Matěj | |
dc.contributor.referee | Úbl Martin, Ing. | |
dc.date.accepted | 2023-6-13 | |
dc.date.accessioned | 2023-08-02T10:47:34Z | - |
dc.date.available | 2022-10-3 | |
dc.date.available | 2023-08-02T10:47:34Z | - |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.date.submitted | 2023-5-4 | |
dc.identifier | 93694 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/53753 | - |
dc.description.abstract | Neuronové sítě jsou v současné době velmi populární. Naprostá většina kódů je nicméně psaná v jazyce Python, například s použitím knihovny PyTorch. Jádro této knihovny je ovšem nativně psáno v C++ a umožňuje použití přímo z C++. Cílem této bakalářské práce je konverze knihovny vyvinuté vedoucím práce založené na PyTorch z Pythonu do C++ a následné porovnání výkonu obou řešení na jednoduchém modelu. Výsledky naznačují zanedbatelný vliv výběru jazyka na výkon. | cs |
dc.format | 41 s | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Západočeská univerzita v Plzni | |
dc.rights | Plný text práce je přístupný bez omezení | |
dc.subject | strojové učení | cs |
dc.subject | frameworky pro strojové učení | cs |
dc.subject | pytorch | cs |
dc.subject | libtorch | cs |
dc.subject | python | cs |
dc.subject | c++ | cs |
dc.title | Neuronové sítě - porovnání výkonnosti knihovny založené na PyTorch v Pythonu a C++ | cs |
dc.title.alternative | Neural Networks - Performance Comparison of Library based on PyTorch in Python and C++ | en |
dc.type | bakalářská práce | |
dc.thesis.degree-name | Bc. | |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský | |
dc.thesis.degree-grantor | Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd | |
dc.thesis.degree-program | Informatika a výpočetní technika | |
dc.description.result | Obhájeno | |
dc.description.abstract-translated | Neural networks are currently very popular. However, the vast majority of code is written in the Python language, for example using the PyTorch library. The core of the library is, however, natively written in C++ and allows for direct use from C++. The aim of this bachelor's thesis is to convert the PyTorch-based library developed by the thesis supervisor from Python to C++, and subsequently compare the performance of both solutions on a simple model. The results suggest negligible impact of language choice on performance. | en |
dc.subject.translated | machine learning | en |
dc.subject.translated | machine learning frameworks | en |
dc.subject.translated | pytorch | en |
dc.subject.translated | libtorch | en |
dc.subject.translated | python | en |
dc.subject.translated | c++ | en |
Vyskytuje se v kolekcích: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV) |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
A20B0074P.pdf | Plný text práce | 1,63 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
A20B0074P_Posudek.pdf | Posudek oponenta práce | 727,1 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
A20B0074P_Hodnoceni.pdf | Posudek vedoucího práce | 410,62 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
A20B0074P_Obhajoba.pdf | Průběh obhajoby práce | 57,88 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/53753
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.