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AI不惑-深度学习框架的理解

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发表于 2023-6-3 10:33:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
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从上一次发文章表达想从零开始系统学习AI常识以来,到此刻已经半年了没有任何更新了。仿佛给本身立了个flag,但是没有任何的实际步履。但其实并不是这半年什么都没有做,是一直在思考和浅浅的测验考试,但是没有形成思路也就没有总结成文字。
我还是感觉作为并非计算机专业或者数学专业的学生来说,我们这类想学习AI的人的思维方式和常识局限有本身的特点。我把我在AI学习思维上的障碍,以及分析和解决这些障碍问题的思路会客不雅观而容易理解的记录下来,或许这对于从门外汉想学而能够理解AI会更加的有参考意义,毕竟不是所有的人都真的如书本上或者blog上那样顺着书本或者blog读一遍就能够理解了这些常识。
本次的主题是测验考试学习框架。我是感觉AI的学习是需要书本常识的阅读和实际编程的操作是彼此配合才能有直不雅观的概念,是很有助于理解这些太过于数据的常识的。所以在一开始还不了解AI的时候就能够有条件筹备一个电脑环境,便于实际coding,和运行一些demo是一个必备的学习资源。此篇文章的意义就在于让大师理解什么是深度学习框架,为什么需要掌握深度学习框架这些概念,这个框架能够对我们学习和使用AI有什么价值,同时能够指导大师按照书本教程在本身的电脑上安装部署成功这样一个编程环境,可以用于后面学习中边学习边实践操作运行示例的法式。这样大师在本身学习深度学习常识的时候碰到讲深度学习框架的时候才能够本身做决定我要不要看这一章,看这一章对我有什么用,我应该学习哪些最重要的常识点。
文章傍边会引用一些册本blog里面的概念,时间关系纷歧一标识表记标帜引用位置。
为什么需要深度学习框架

不是计算机软件专业的同学可能一开始对于什么是框架,为什么需要框架没有概念,在这种情况下直接去看讲深度学习框架的书,听书上讲深度学习框架能让你学习和使用AI事半功倍往往并不理解。我说下我本身脑子里面形成的概念,看看是不是对的,是不是可以成立一个形象的理解,能够支撑去理解 这一章节,而且支撑去学习后面的常识。
我理解我们讲框架,不管是用于做什么的框架,比如做自动化测试的框架、前端开发的框架等,它们的共同特点是通过一些抽象,把公性的东西总结出来,形成一些通用的概念或者方式或者是可以直接调用的函数等,然后在后面的工作傍边可以进行复用,避免大量做反复性的工作。说人话,重点就是提供一些可以直接复用的东西,避免反复造轮子,没有复用的需求,就没有定义框架的必要。
那深度学习的框架的感化在于:在深度学习的初始阶段,每个深度学习的研究者都需要写大量的反复代码如各种通用的数学算法,为了提高工作效率,这些深度学习的研究人员就总结整理封装这些反复代码,把这些共性的东西写成一个框架。分享给其它研究人员(比如在一个公司之内的其它员工)一起使用。后面有公司把这些框架开源,随着时间的推移,大量用户感觉最好用的几个框架得到风行,就成了我们平时会听到的几个框架如:tensorflow,caffe,pytorch等。
Tensorflow

tensorflow是google开源的深度学习框架,它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而开发的,开源之后几乎可以在各种范围适用。
它使用数据流图(data flow graph)的形式进行计算。
它是一款用C++开发的数学计算软件,而且有着python和c++的接口。
它可以部署在一个或多个cpu,gpu的台式机及处事器中,或者使用单一的api应用在移动设备中。
由于其语言太过底层,目前有很多基于tf的第三方抽象库将tf的函数进行封装,使其变得简洁,如keras等。或许这也能给大师一个概念就是什么是框架,核心还是抽象和复用。
tf是google维护,文档也较为完善,它是深度学习界默认的老大。
https://www.jianshu.com/p/4665d6803bcf


Caffe

caffe是UC Berkeley Phd贾杨清开发,是一套清晰而高效的开源深度学习框架。
它对卷积网络的撑持出格好。
它是用C++写的,但是没有提供python接口。
caffe之所以流程是因为之前 很多imageNet比赛里面使用的风格都是用caffe写的,所以如果想使用这些网络模型就得使用caffe。
它的错误谬误是不够灵活,内存占用高。
Torch

torch是一个有大量机器 学习处撑持的科学计算框架。
其特点是出格灵活。
其使用编程语言lua。
pytorch的前身是torch,其底层和torch框架一样,但是使用python从头写了很多内容,不仅更加灵活还撑持动态图,也提供了python接口。
pyTorch

pythorch是torch7团队开发。
撑持gpu加速
撑持动态神经网络(还不知道是啥意思-_-)
代码友好
命令式扩展
轻松扩展
(听起来仿佛就是学习曲线斗劲缓一些,容易上手一些,对于我们新手来说再好不外了)
Pytorch安装

TBD 电脑 当前 是win,暂时无法演示

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