RimMirK, boolean мало где есть, т.к. иметь размер в целое количество байт - это очень удобно. Т.е. boolean - это integer. Varchar - это text. И varchar2 - это text. Да и clob - это text. Одно решение вместо целого зоопарка. Float - это real. Datetime - отсутствует, удобно его иметь, но не обязательно, вместо него я использую integer (целое число секунд) + integer (для часового пояса). В sqlite много встроенных функций для даты и времени - один раз надо будет разобраться с форматами хранения.
koshelevatamila4741, время, которое печатает verbose - это именно оно - время расчета. Три модели дают три значения, победа, больше ничего и не надо делать. Эффективность модели можно оценивать десятками или даже сотнями разных формул/способов, они все есть в керасе, надо выбрать нужный и использовать. В одну строчку такое написать не получится, это правда. Оно и не нужно. Это в начале изучения много времени тратится на всякие точности, ауки и графики, со временем пройдет.
koshelevatamila4741, код-то простецкий. Распареллеливание операций в керасе - это отдельная большая тема, освещенная во многих туториалах и гайдах. Имеется ввиду одновременно - применение модели и загрузка следующего куска данных. Ну, и во время применения тоже есть куча параметров и настроек. Сейчас модель применяется примерно за 40-50 миллисекунд, остальное - накладные расходы. Вот в таких же условиях запускай другие модели и сравнивай результаты. Слишком долго - используй видеокарту, оптимизируй код, переходи на плюсы. Вариантов море.
koshelevatamila4741, вот где взял этот код, там и узнавай детали. 0.13 секунды - это 130 миллисекунд. Давай сам побольше экспериментов. По твоей ссылке модели гоняли на серваке ценой в 5 лямов, это просто ориентир, как оно бывает там, где есть ресурсы.
koshelevatamila4741, бери больше данных (большее количество батчей - не 15, а сотку), запускай разные модели на одинаковых данных и смотри на время одного шага, которое выводит метод predict. А потом применяй модель не к батчам, а к одной строке данных, опять смотри на время. Путь максимально прямолинеен.
koshelevatamila4741, прям в этом выводе пишется - 2 секунды на шаг, это оно. Сравнивать значения напрямую не имеет смысла - железо разное, версии кода и драйверов разные, размеры батчей разные, настройки расчета/распараллеливания разные.
Керас же по умолчанию возвращает время выполнения расчетов. Параметр verbose в обучении/применении модели и т.д. Один раз какой-нибудь код с керасом сам запустишь и все это увидишь.
Обычно при создании виртуального окружения на винде все необходимые длл-ки от майкрософта уже там находятся, а все популярные библиотеки устанавливаются в скомпилированном виде. Стоит начать с документации модуля/библиотеки, а именно пункта "как устанавливать".
colorname, там в описании сказано про обновленные издания, про стандарты языка и про то, какие книги предпочесть устаревшим или ранним. Потрать уж 15 минут самостоятельно на прочтение. А потом выбирай одну из самых новых книг для своего уровня заний, не будешь же ты их все друг за другом читать.
У меня такое бывало на двух старых компах из-за статического электричества. Без щелчков и пореже, конечно. У всех компонентов к статике разная чувствительность - тут не угадаешь и никто не шарит, только экспериментировать самому. Мне помогло поднять системник на стол, отодвинуть от себя, и поддерживать норм влажность зимой. Потом я монитор и корпус менял - эффект был заметен от каждого из них, но полностью проблема не пропала. Говорят, что беспроводные подключения помогают, но с монитором не прокатит. С новым компом (уже не дешманским) такой проблемы просто нет, только из-за разрядов статики мышка перестает двигаться на секунду.
В линуксе есть diff. На винде я себе для такой задачи написал питоновский скрипт в 10 строчек. Облака позволяют делать синхронизацию и скачивать бекапы, так что норм вариант, сам пользуюсь. Ну, или можно один раз в одном месте все собрать, только в нем делать изменения и перезаписывать копии в других местах.
Можно и два скрипта в одном проекте запускать. И несколько проектов. Сначала надо отметить allow parallel run в окне run/debug configuration. И там же все настраивать подробно.
Как будто выбор есть. Только разные модели от нвидиа. Амд видеокарты тоже много где работают, но требуют знаний, понимания и настройки. А нвидиа работает сразу из коробки. Для попробовать что-то реальное пойдут любые не слишком старые видеокарты с объемом памяти 16+ ГБ уровня десктоп или рабочая станция. Полный список есть на википедии.
Пользователь бота (человек) и пользователь БД (процесс с питоновским кодом) - это разные сущности. Не смешивай их и разберись кто есть кто в твоей проблеме. Учебники и курсы для начинающих по питону и базам данных через питон помогут разобраться с такими вопросами.
Сейчас 3060 ti, наверное, лучший вариант для 1080p. Но 40к за новую. И все прочее под нее подходящее - на уровне 80к. Вариант попроще и дешевле: 3060 / rx6600 + i3 / ryzen3. Плюс поискать подешевле по разным магазинам. Это уже вполне пройдет в бюджет. Но вариант не самый оптимальный.
Тут самая требовательная из указанных игр - это Ведьмак 3 (или не 3?), потерявший производительность с недавней обновой. Для уверенной и стабильной производительности fullhd@60hz@ultrasetting нужна видеокарта уровня 3060ti или rx6600xt и любой проц уровня i5 или ryzen 5. Уложиться в 75 будет не просто. Где-то придется резать.
Драйвера должны стоять. И сама куда вместе с библиотеками для нейросетевых расчетов. Все подробно описывается в куче гайдов от самого пайторча и в куче разных источников. "pytorch get started". "pytorch guide with gpu". https://pytorch.org/get-started