英伟达深度学习python,英伟达deepmap-成都蓉杠电子技术开发公司

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于英伟达深度学习 python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍英伟达深度学习Python的解答，让我们一起看看吧。

深度学习框架都有哪些？
学Python买个什么样的电脑比较好？
NVIDIA TX2适用于什么领域？

深度学习框架都有哪些？

深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。

TensorFlow无疑是当前人气最高的明星产品：

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（图片来源网络，侵删）

TensorFlow是一款开源的数学计算软件，使用数据流图（Data Flow Graph）的形式进行计算。图中的节点代表数学运算，而图中的线条表示多维数据数组（tensor）之间的交互。TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。TensorFlow最初是由研究人员和Google Brain团队针对机器学习和深度神经网络进行研究所开发的，目前开源之后可以在几乎各种领域适用。

Data Flow Graph: 使用有向图的节点和边共同描述数学计算。graph中的nodes代表数学操作，也可以表示数据输入输出的端点。边表示节点之间的关系，传递操作之间互相使用的多位数组（tensors），tensor在graph中流动——这也就是TensorFlow名字的由来。一旦节点相连的边传来了数据流，节点就被分配到计算设备上异步的（节点间）、并行的（节点内）执行。

TensorFlow的特点：

（图片来源网络，侵删）

机动性: TensorFlow并不只是一个规则的neural network库，事实上如果你可以将你的计算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。用户构建graph，写内层循环代码驱动计算，TensorFlow可以帮助装配子图。定义新的操作只需要写一个Python函数，如果缺少底层的数据操作，需要写一些 c++代码定义操作。

可适性强: 可以应用在不同设备上，cpus，gpu，移动设备，云平台等

自动差分: TensorFlow的自动差分能力对很多基于Graph的机器学习算法有益

（图片来源网络，侵删）

多种编程语言可选: TensorFlow很容易使用，有python接口和C++接口。其他语言可以使用SWIG工具使用接口。（SWIG—Simplified Wrapper and Interface Generator，是一个非常优秀的开源工具，支持将 C/C++ 代码与任何主流脚本语言相集成。）

作为资深玩家的我，前后使用了theano、caffe、tensoflow、pytorch、mxnet，完全凭自己的记忆和领悟回答一下这个问题：

深度学习框架有哪些：

深度学习框架作为算法[_a***_]的必备工具，好比软件工程师的开发语言，前后至少有50多个，比较有名气的10来个，经过近10年的开发和发展，至今主要有两个框架，一个是google的tensorflow，一个是Facebook支持的pyTorch。有人喜欢拿keras和pytorch比，但事实上tensoflow完全支持keras。

如何选择

首先看你是什么群体，如果你是学生党，建议使用pytorch，因为你不需要太关心底层的实现，你只需要关注每个网络层的用法就行，最终把更多的时间用在模型网络优化和参数调整上面，这样Pytorch便于学生理解NN算法和快速实践。如果你是职业算法工程师，那我就建议tensorflow了，工作中基本上你对算法也熟悉了，更应该关注算法落地实现能力，比如，QPS性能、通信网络时延、网络结构优化、权重参数调优等等与计算机基础算法相关的工程能力。因为tensorflow本身就是先有工程需求再重构设计的，一般google大牛的理念还是很前沿的，这个可以参考theano的设计。

另外也要看你偏爱什么语言，虽然tensorflow和pytorch都有python接口调用，但tensorflow底层是c++写的，如果你很了解c++了，何必还去和只懂python的朋友争论哪个好用呢，果断是tensorflow啊，哦不，你应该两个都懂。

最后表明一下我的立场，我喜欢tensorflow，有问题随时骚扰。

TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle，Deeplearning4j，ONNX，Caffe，Theano

还有一些非主流的，比如MATLAB，Mathematica

国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等，美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

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学Python买个什么样的电脑比较好？

单纯学Python的话普通电脑就ok了，机器学习几大基础算法都ok，学深度学习的话台式无脑上1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升级空间。

笔记本的话要强劲点的，最好带固态硬盘，支持16G内存或以上，带有英伟达1060以上的显卡

NVIDIA TX2适用于什么领域？

近期正在开发一个基于TX2的应用项目，看到这个问题，就结合自己在使用TX2过程中的体验谈谈我的心得吧。

官方给出的文档始终强调它适合于深度学习、计算机视觉、GPU计算、多媒体处理等领域，实际上它确实适合这些方面，我们的应用就是基于深度学习的图像处理问题。

先看一下它的近距离***吧^_^：

我们使用的是一款基于C语言的开源深度学习框架——Darknet,使用该框架主要是因为我们使用的神经网络参考了Yolo,也是Yolo作者开发的一套对应框架。实际上，该框架也可以用来运行别的一些结构的卷积神经网络。

此处说点题外话，Yolo作者的操守还是很高的，前段时间为了反对将Yolo用于军事领域，层声称要退出相关研究。

对于如下网络结构，使用*******的图片进行测试，大概需要100-200毫秒。

下面是官方给出的规格参数：

JETSON TX2是NVIDIA嵌入式GPU平台，主要用于做Inference的，因此你可以使用TX2去做一些嵌入式行业的应用，比如机器人、自动化设备或者与移动行业相关的判断。TX2有着非常强的计算能力，同时它的功耗也不大，低功耗加上强悍的计算能力，也使得它在很多自动驾驶车中得到了应用。

任何领域都能用，严谨用于开发核武器！[呲牙]

NVIDIA在开发文档***别提到了一点，严禁使用此平台开发大规模杀伤性武器。虽然听着很搞笑，但其实就是个免责声明，应该是美国那边的要求吧。

NVIDIA Jetson TX2 为用户的嵌入式 AI 计算设备提供卓越的速度和能效。这款超级计算机模块***用 NVIDIA Pascal GPU、高达 8 GB 内存、59.7 GB/s 内存带宽，提供丰富的标准硬件接口，完美适配各类产品和外形规格，实现真正意义上的 AI 计算终端。

应用领域十分广泛，可适用：

智能视频分析（IVA），无人机，机器人，游戏设备，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和便携式医疗设备等领域。

阿木实验室选择 Jetson TX2 作为板载计算机，开源了我们的板载计算机软件框架，Github 仓库地址

该功能包是一个基于 Ardupilot/PX4 开源固件及 M***ros 功能包的开源项目，提供一个感知和任务计算机模块。

下面就来看看能够实现的特色功能：

1.目标追踪

2.激光SLAM定位

到此，以上就是小编对于英伟达深度学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于英伟达深度学习python的3点解答对大家有用。

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