D'ailleurs vraie question l'OP.

J'aimerais jouer un peu sur Pytorch pour me familiariser avec l'utilisation de mon GPU pour des calculs en parrallèles (jusqu'à présent je ne travaille que sur le CPU).

Mon problème c'est que mon GPU est une Radeon RX5600 XT, donc pas pris en charge par CUDA et trop vieux pour être pris en charge par rocM (l'équivalent de CUDA pour AMD).

Est-ce que tu ne connaîtrais pas un moyen de quand même utiliser mon GPU avec PyTorch ? Je suis entrain d'essayer avec Zluda, mais je galère un peu à comprendre.

Personne connait la distance de frechet a part les giga nerd qui ont fait de la recherche en genAI en image/video et ceux qui ont bosse sur de l'explainability a la limite (je suis celui qui en a parle, je viens juste de me faire ban). Apres je pense que l'op s'y est mis serieusement et sait malgre tout pas mal de trucs

As-tu pensé à utiliser des solutions comme Amazon SageMaker Studio ?
C'est ce que j'utilise. Il y a un coût, mais rien n'est gratuit dans ce bas monde et ça apporte beaucoup de flexibilité.

Quel boulot as-tu au quotidien si le ML est simplement un hobby ?

tu pourrais me créer une ia génératrice d'image et de vidéo de feet de gretta thunberg ?

Je travaille à McDo pour le moment

Khouya, la distance de frechet en xai c'est litteralement par exemple quand tu veux qu'un modele de vision extra performant deja puisse tourner dans un environement vraiment particulier et donc que tu veux capturer les images dont la distance de frechet par rapport au dataset est trop grand ce qui signifie que ton model "ne les comprend pas". En gros ca te sert a creer un dataset pour litteralement overfit ton model a ton environment, par exemple, une IA installee a un endroit tres particulier qui ne bougera jamais DOIT overfit cet endroit pour avoir de bons resultats et avoir un overfit saisonier. Donc rien a voir avec shapley, lime etc.. A la limite tu m'aurais parle des GAN pourquoi pas mais la kheyon non, je ne te crois plus du tout, chatgpt detected