深度学习框架
本篇文章给大家分享深度学习机，以及深度学习框架对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
机器学习和深度学习的关系
1、直接***用数学方法的机器学习：主要有统计机器学习。
2、机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法（包括深度学习）。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。
3、深度学习与机器学习的关系：机器学习是深度学习的基础。 在机器视觉和深度学习中，人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习，作为机器学习的一部分。机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。
如何配置一台适用于深度学习的工作站?
操作系统：ubuntu 104这对大多数人来说都不难，简单的升级一下自己手上的电脑即可：一般就三步：加显卡： 1060 6G省钱，入门，1080ti性价比最高。勿买3G显存版本，好多CNN的sample 都跑不起来。
主要是看运行什么软件和数据量，训练数值大小，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。
看用于哪个领域的工作站。比如，高性能运算，图形设计，影视动画，便携录播等。根据个人所要发展的方向，WIWISETEAM工作站可提供完美的解决方案。
NVLink 技术可应用在 A800 中：SXM GPU 通过 HGX A100 服务器主板连接，PCIe GPU 通过 NVLink 桥接器可桥接多达 2 个 GPU。
那么如何在电脑上进行深度学习呢？第一步是选择合适的计算机配置。通常需要一台具有良好图形处理器（GPU）和大容量内存的计算机，比如8GB或以上的内存和NVIDIAGeForce或AMDRadeon系列的GPU。
显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。
学生做深度学习有什么高性价比的电脑配置推荐?
1、建议买x9x299，c422等主板，PCIE通道40多个，4通道内存，扩展性良好，性能不够直接加显卡就行。
2、全能笔记本电脑：适合对于轻薄有要求，但是需要在3D方面有部分提高，可以胜任一些3D的学习环境要求，也可以满足较多的游戏需求（非极限）。
3、有条件的情况下最好选择16GB内存的笔记本，8GB内存一定要可扩展。开发最贵的就是内存。学习编程对电脑的配置要求不高，2000元以内配置的台式电脑基本就行。
求推荐适合深度学习的服务器
1、珍岛GPU云服务器。珍岛GPU云服务器适用于深度学习，针对AI，数据分析在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战，同时珍岛云提供多种GPU实例规格。
2、深度学习GPU服务器属于异构计算服务器，将并行计算负载放在协处理器上。如果推荐，首选一定是英伟达GPU服务器，或者选择英伟达授权的官方代理也是可以的。国内有很多英伟达代理商，蓝海大脑就是其中之一。有兴趣的可以去了解一下。
3、蓝海大脑呀，他家的深度学习服务器支持2个英特尔可扩展处理器家族CPU，芯片主要***用龙芯飞腾、申威。机架式设计，即插即用。深度学习服务器节能效果也是不错的。
4、深度学习：GPU服务器可以提供计算能力，帮助深度学习算法处理大量数据，从而让机器学习更快、更准确。 渲染：GPU服务器可以让3D渲染更快，提升渲染效率。
5、实事求是的说，蓝海大脑的深度学习边缘计算服务器不错，除了夏天有点热。他们的服务器功耗低，性能可靠，最重要的是可以用于深度学习、自动驾驶、人脸检测、机器识别、视觉识别、行为识别等领域。
深度学习与传统机器学习的区别
深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。
深度学习与传统机器学习的区别如下： 人为干预 对于机器学习系统，人类需要根据数据类型（例如，像素值、形状、方向）识别并手动编码应用特征，而深度学习系统则试图在没有额外人工干预的情况下学习这些特征。
机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。
应用场景不同：机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。
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