发布网友 发布时间:2022-04-23 13:45
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热心网友 时间:2023-08-19 00:14
深度学习目前的应用领域很多,主要是计算机视觉和自然语言处理,以及各种预测等。对于计算机视觉,可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等,对于自然语言处理,可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等。
对于刚入行深度学习,想从事人工智能工业应用和研发的小白来说,选择一个适合自己的深度学习框架显得尤为重要。那么在选择深度学习框架的时候,要注意哪些内容呢?
通常我们在选择框架时要考虑易用性、性能、社区、平台支持等问题。初学者应该考虑容易上手的框架,偏工业应用的开发者可以考虑使用稳定性高、性能好的框架,偏研究性的开发者,一般选择易用而且有领先的模型基线的框架。
目前这个阶段,TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山,再加上拥有庞大的开发者群体,而且采用了称为“可执行的伪代码”的Python语言,成为最受欢迎的主流框架之一。一些外围的第三方库(如Keras、TFLearn)也基于它实现了很多成果,Keras还得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩大,对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。
因此,对于刚入行深度学习的小白,TensorFlow是一个非常好的选择,掌握TensorFlow对以后的求职发展很有帮助。
热心网友 时间:2023-08-19 00:14
大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件:
1. 张量(Tensor)
2. 基于张量的各种操作
3. 计算图(Computation Graph)
4. 自动微分(Automatic Differentiation)工具
5. BLAS、cuBLAS、cuDNN等拓展包