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中级人工智能与平台搭建2.3常用的人工智能应用框架VIP免费

中级人工智能与平台搭建2.3常用的人工智能应用框架_第1页
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第1页第2章人工智能与平台搭建第2页目录1.人工智能简介2.集成开发环境3.常用人工智能应用框架第3页常用人工智能应用框架所谓工欲善其事,必先利其器。人工智能应用框架的出现,降低了人工智能入门的门槛,开发者不需要进行底层的编码,可以在高层进行配置。人工智能应用框架•TensorFlow•PyTorch•Mxnet•Caffe•MindSpore•……第4页常用人工智能应用框架常用框架的对比•任何的框架都不一定是绝对完美,不同的框架都有自身的独特之处。在此对当前常用框架从框架的维护机构、框架的核心语言和所支持的接口语言等方面进行对比。•TensorFlow和PyTorch框架相比较相比好一些,而MXNet、Caffe和MindSpore框架也同样十分优秀。不同的框架适用的领域也不完全一致,所以如何选择合适的框架也是一个需要探索的过程。总体而言,这些常用的人工智能框架对开发者学习和使用都提供了一定的帮助。第5页常用人工智能应用框架常用框架的对比。特性TensorFlowPyTorchMXNetCaffeMindSpore维护机构GoogleFacebookDMLCBVLCHuawei核心语言C++PythonC++PythonC++C++C/C++接口语言C++PythonC++PythonC++PythonJulia…C++PythonMATLABPython是否开源是是是是是是否支持分布式是是是否是第6页TensorFlowTensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程Tensor(张量)意味着N维数组Flow(流)意味着基于数据流图的计算第7页TensorFlowTensorFlow从2015年在GitHub上开源以来,不断地迭代更新。同时,TensorFlow出色的版本管理、细致的官方文档以及活跃的社区也在不断促进TensorFlow的发展。•TensorFlow0.8版本实现分布式计算。•TensorFlow1.0版本提高框架的速度和灵活性。•TensorFlow2.0版本专注于易用性和简单性,实现了不断的发展和进步。第8页TensorFlowTensorFlow的运用场景广泛,最常用的是深度学习。•Google搜索•GoogleGmail•Google翻译•Google地图•GoogleYouTube•AlphaGo•AlphaGoZero•……Google•中国移动使用TensorFlow打造了一种深度学习系统,实现了自动预测切换时间范围、验证操作日志和检测网络是否存在异常的功能,为世界上规模最大的迁移项目提供支持。•Airbnb使用TensorFlow进行大规模的图像分类和对象检测,从而帮助改善房客体验。•……国内外其它公司第9页TensorFlowTensorFlow有着强大的功能在TensorFlow1.13.1版本中不仅将TensorFlowLite(用于移动和嵌入式设备以及Nvidia集体通信库(NCCL))移到核心库。TensorFlow1.13.1版本中新添加了tf.signal.dct和tf.signal中的DCT-1和IDCT-1等功能。TensorFlow1.13.1版本中利用了idct、估计器中梯度增强树的分位数损失和substr中的unit属性,使用户可以获得包含Unicode字符的字符串的子字符串。第10页TensorFlowTensorFlow作为人工智能常用的应用框架之一,无论对于初学者,还是对于在深度学习领域具备一定经验的工作者,TensorFlow都极具吸引力。TensorFlow主要特点•灵活可扩展•运算性能强•支持多语言•支持多平台•提供强大的研究实验第11页TensorFlow灵活可扩展TensorFlow不是一个严格的神经网络库,它具有高度的灵活性。用户不仅可以借助EagerExecution进行快速迭代和直观的调试,还可以使用DistributionStrategyAPI在不同的硬件配置上进行分布式训练,而无需更改模型定义。运算性能强由于TensorFlow很好地支持了线程、队列、异步操作等,所以计算潜能得到了更有效的发挥。此外,TensorFlow还可以将硬件的计算潜能全部发挥出来,可充分利用多CPU和多GPU,让TensorFlow的运算性能得到进一步的提升。第12页TensorFlow支持多语言TensorFlow拥有一个C++使用界面和一个Python使用界面。用户可以直接写Python/C++程序,也可以用交互式的iPython界面将用户的笔记、代码、可视化等有条理地归置好。此外,TensorFlow还支持用户创造自己喜欢的语言界面,如Go、Java、Lua、JavaScript、R等。第13页TensorFlow支持多平台T...

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