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十年的安溪網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。成都營銷網(wǎng)站建設(shè)的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整安溪建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗。創(chuàng)新互聯(lián)建站從事“安溪網(wǎng)站設(shè)計”,“安溪網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項目都認(rèn)真落實執(zhí)行。

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提取碼：gokn

書名：深度學(xué)習(xí)框架PyTorch：入門與實踐

作者：陳云

豆瓣評分：6.7

出版社：電子工業(yè)出版社

出版年份：2018-1

頁數(shù)：300

內(nèi)容簡介：

《深度學(xué)習(xí)框架PyTorch：入門與實踐》從多維數(shù)組Tensor開始，循序漸進(jìn)地帶領(lǐng)讀者了解PyTorch各方面的基礎(chǔ)知識。結(jié)合基礎(chǔ)知識和前沿研究，帶領(lǐng)讀者從零開始完成幾個經(jīng)典有趣的深度學(xué)習(xí)小項目，包括GAN生成動漫頭像、AI濾鏡、AI寫詩等。《深度學(xué)習(xí)框架PyTorch：入門與實踐》沒有簡單機(jī)械地介紹各個函數(shù)接口的使用，而是嘗試分門別類、循序漸進(jìn)地向讀者介紹PyTorch的知識，希望讀者對PyTorch有一個完整的認(rèn)識。

《深度學(xué)習(xí)框架PyTorch：入門與實踐》內(nèi)容由淺入深，無論是深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者，還是第一次接觸PyTorch的研究人員，都能在學(xué)習(xí)本書的過程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用經(jīng)驗的用戶，也能夠從本書中獲得對PyTorch不一樣的理解。

作者簡介：

陳云

Python程序員、Linux愛好者和PyTorch源碼貢獻(xiàn)者。主要研究方向包括計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)。“2017知乎看山杯機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽”一等獎，“2017天池醫(yī)療AI大賽”第八名。熱衷于推廣PyTorch，并有豐富的使用經(jīng)驗，活躍于PyTorch論壇和知乎相關(guān)板塊。

tensorflow是什么語言

TensorFlow是編程語言Python，C++，CUDA。

TensorFlow?是一個基于數(shù)據(jù)流編程（dataflow programming）的符號數(shù)學(xué)系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）算法的編程實現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫DistBelief。

Tensorflow擁有多層級結(jié)構(gòu)，可部署于各類服務(wù)器、PC終端和網(wǎng)頁并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計算，被廣泛應(yīng)用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開發(fā)和各領(lǐng)域的科學(xué)研究。

TensorFlow由谷歌人工智能團(tuán)隊谷歌大腦（Google Brain）開發(fā)和維護(hù)，擁有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在內(nèi)的多個項目以及各類應(yīng)用程序接口（Application Programming Interface, API）。

自2015年11月9日起，TensorFlow依據(jù)阿帕奇授權(quán)協(xié)議（Apache 2.0 open source license）開放源代碼。

擴(kuò)展資料：

TensorFlow的核心組件：

分布式TensorFlow的核心組件（core runtime）包括：分發(fā)中心（distributed master）、執(zhí)行器（dataflow executor/worker service）、內(nèi)核應(yīng)用（kernel implementation）和最底端的設(shè)備層（device layer）/網(wǎng)絡(luò)層（networking layer）。

分發(fā)中心從輸入的數(shù)據(jù)流圖中剪取子圖（subgraph），將其劃分為操作片段并啟動執(zhí)行器。分發(fā)中心處理數(shù)據(jù)流圖時會進(jìn)行預(yù)設(shè)定的操作優(yōu)化，包括公共子表達(dá)式消去（common subexpression elimination）、常量折疊（constant folding）等。

執(zhí)行器負(fù)責(zé)圖操作（graph operation）在進(jìn)程和設(shè)備中的運行、收發(fā)其它執(zhí)行器的結(jié)果。分布式TensorFlow擁有參數(shù)器（parameter server）以匯總和更新其它執(zhí)行器返回的模型參數(shù)。執(zhí)行器在調(diào)度本地設(shè)備時會選擇進(jìn)行并行計算和GPU加速。

TensorFlow的安裝：

語言與系統(tǒng)支持

1、Python

TensorFlow提供Python語言下的四個不同版本：CPU版本（tensorflow）、包含GPU加速的版本（tensorflow-gpu），以及它們的每日編譯版本（tf-nightly、tf-nightly-gpu）。

TensorFlow的Python版本支持Ubuntu 16.04、Windows 7、macOS 10.12.6 Sierra、Raspbian 9.0及對應(yīng)的更高版本，其中macOS版不包含GPU加速。安裝Python版TensorFlow可以使用模塊管理工具pip/pip3或anaconda并在終端直接運行。

2、配置GPU

TensorFlow支持在Linux和Window系統(tǒng)下使用統(tǒng)一計算架構(gòu)（Compute Unified Device Architecture, CUDA）高于3.5的NVIDIA GPU。

配置GPU時要求系統(tǒng)有NVIDIA GPU驅(qū)動384.x及以上版本、CUDA Toolkit和CUPTI（CUDA Profiling Tools Interface）9.0版本、cuDNN SDK7.2以上版本?？蛇x配置包括NCCL 2.2用于多GPU支持、TensorRT 4.0用于TensorFlow模型優(yōu)化。

參考資料來源：百度百科-TensorFlow

極客時間的GO語言進(jìn)階訓(xùn)練營怎么樣？

極客時間的GO語言進(jìn)階訓(xùn)練營是很不錯，知識內(nèi)容涉及比較全面，從編程語言到中間件、系統(tǒng)設(shè)計再到架構(gòu)都安排了相關(guān)課程，老師們在課程中不講語法和用法，重點傳遞設(shè)計原理和最佳實踐，講課的過程中貼合工作場景，分享真實的干貨案例，啟發(fā)學(xué)員的思維讓其自主進(jìn)行學(xué)習(xí)，還幫學(xué)員建立系統(tǒng)大局觀，有助于學(xué)員深層次的提升。

pipe軟件怎樣生成可達(dá)圖

這樣生成，第一步，用網(wǎng)格建構(gòu)幾何體造型

1.1 用網(wǎng)格立方體指令MeshBox以以下參數(shù)在場景中生成一個立方體網(wǎng)格

◆定位方式：中心點

◆X、Y、Z網(wǎng)格數(shù)量：1

◆長、寬、高：120mm

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1.2 選取這個立方體網(wǎng)格，在指令提示欄內(nèi)鍵入subdivide指令，對立方體網(wǎng)格進(jìn)行一次細(xì)分操作，回車確認(rèn)后得到以下結(jié)果

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▲每一個網(wǎng)格都被細(xì)分成4個

1.3 開啟網(wǎng)格的控制點（F10鍵），用SetPt指令與操作軸來調(diào)整網(wǎng)格的外形，讓它接近圖片內(nèi)底座的外形

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1.4 使用Gumball操作軸,按住Ctrl+Shift鍵選取頂部的網(wǎng)格后擠出新網(wǎng)格面，以3軸收縮這些網(wǎng)格面，最后生成底座的凹陷特征

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▲得到這個結(jié)果

1.5 打開過濾器Filter，只勾選子物體及點和頂點，這樣方便我們選取，然后調(diào)整頂部的造型

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▲每次操作完成后記得勾選停用過濾器

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▲得到這個結(jié)果

1.6 繼續(xù)用操作軸、SetPT擠出并調(diào)整出底座連接處的形狀

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▲可切換至半透明顯示模式，方便選取

第二步，生成環(huán)繞圓管造型

2.1 在前視圖，Curve指令以放置控制點的方式建立環(huán)繞狀的曲線，以用作后續(xù)生成圓管之用。

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2.2 先確認(rèn)已開啟了記錄建構(gòu)歷史，再用這曲線以Pipe指令生成圓管

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▲選項中點擊為不加蓋

2.3 打開過濾器，只勾選曲線和控制點兩項，打開這曲線的控制點來調(diào)整它的空間形態(tài)，最后使圓管符合參考圖的形態(tài)

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▲帶有建構(gòu)歷史來生成圓管空間形態(tài)

第三步，轉(zhuǎn)換成網(wǎng)格進(jìn)行編輯

3.1 選取圓管曲面，用Rebuild指令進(jìn)行曲面重建，參數(shù)設(shè)定見下圖：

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3.2 選取重建后的圓管，用Mesh指令以下圖所示網(wǎng)格選項把曲面轉(zhuǎn)換成網(wǎng)格，最后刪除曲面只保留網(wǎng)格對象

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3.3 按著Ctrl+Shift鍵，按下圖所示選取并刪除網(wǎng)格

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第四步，生成細(xì)分曲面

4.1 使用3DFace指令，把底座與管子間以4邊結(jié)構(gòu)的方式進(jìn)行逐一連接，最后再把管子的開口封閉上。

4.2 連接完成后框選整個模型，用Join指令把所有網(wǎng)格組合成一體

4.3 在指令提示欄中鍵入subdfrommesh指令，選取模型后回車確定，生成細(xì)分曲面

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▲4.1-4.3步驟如動圖所示

第五步，細(xì)分曲面轉(zhuǎn)換成NURBS實體

5.1 當(dāng)牙刷架的形態(tài)確定后，用ToNurbs指令把這個細(xì)分曲面轉(zhuǎn)成NURBS曲面，最后組合成一個實體

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第六步，快速渲染

通過快速設(shè)定場景、材質(zhì)、燈光后，切換到光線跟蹤顯示模式（Cycles引擎），即可快速得到一張效果不錯的渲染圖

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圖片跟著鼠標(biāo)_Rhino細(xì)分建模分享 Part2鼠標(biāo)底部造型與細(xì)節(jié)_鄧凌佳的博...

目前RhinoWIP 還沒有直接提供細(xì)分頂點、邊線與片面的過濾工具,所以選擇的時候需要比較細(xì)心一些,推薦使用Ctrl+Shift+鼠標(biāo)左鍵選取子物件的方式,選取細(xì)分特征時雙擊鼠標(biāo)左鍵還可以實現(xiàn)快速 Loop選擇,例如上圖中最后的RemoveCrease 2.2細(xì)分建模...

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檢測鼠標(biāo)是否雙擊_Rhino細(xì)分建模分享 Part3 鼠標(biāo)簡易結(jié)構(gòu)設(shè)計_weixin_39...

這里提供兩個方法進(jìn)行干涉檢查,RhinoWIP的新增功能 Clash ,這工具可以分兩組選擇,然后在兩組之間快速的找到干涉的位置。 2.2 第二個方法是使用兩組物件之間計算相交線的工具 IntersectTwoSets,見以下GIF: 提示: 如果使用 IntersectTwoSets...

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pipe flow expert 教程

pipe flow expert 教程 2013版本

PipeTransformer：適用于大規(guī)模模型分布式訓(xùn)練的自動化彈性管線

內(nèi)容導(dǎo)讀本文圍繞一篇論文展開，探討了 PyTorch DDP (torch.nn.parallel) 以及 Pipeline (torch.Distributed.Pipeline) 的加速混合。本文首發(fā)自微信公眾號「PyTorch 開發(fā)者社區(qū)」論文題目： PipeTransformer: Automated Elastic Pipelining for Distributed Training of Large-scale Models（PipeTransformer: 用于大規(guī)模模型分布式訓(xùn).

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史上最全三維建模軟件匯總_普通網(wǎng)友的博客_最容易入門的...

3、Rhino Rhinocero,簡稱Rhino,又叫犀牛,是一款三維建模工具。不過不要小瞧它,它的基本操作和AutoCAD有相似之處,擁有AutoCAD基礎(chǔ)的初學(xué)者更易于掌握犀牛。目前廣泛應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計、建筑、家具、鞋模設(shè)計,擅長產(chǎn)品外觀造型建模。 4、Zbrush ...

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OCTO 2.0:美團(tuán)基于Service Mesh的服務(wù)治理系統(tǒng)詳解_美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊的博客...

基礎(chǔ)設(shè)施是指美團(tuán)現(xiàn)有的服務(wù)治理系統(tǒng)OCTO1.0,包括MNS、KMS(鑒權(quán)管理服務(wù))、MCC(配置管理中心)、Rhino(熔斷限流服務(wù))等。這些系統(tǒng)接入到OCTO 2.0的控制平面,避免過多重構(gòu)引入的不必要成本。

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進(jìn)程（四）：進(jìn)程間通信 —— Queue（隊列）和Pipe（管道）

目錄進(jìn)程間通信隊列概念介紹方法介紹代碼實例生產(chǎn)者消費者模型 JoinableQueue([maxsize]) 管道(了解) 進(jìn)程間通信 IPC(Inter-Process Communication) 隊列概念介紹創(chuàng)建共享的進(jìn)程隊列，Queue是多進(jìn)程安全的隊列，可以使用Queue實現(xiàn)多進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)傳遞。 ●Queue([maxsize]) 創(chuàng)建...

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PIPE 使用介紹

文章目錄一、pipe 簡介二、pipe 代碼示例一、pipe 簡介 pipe 也叫無名管道，有如下特點：半雙工，同一時刻數(shù)據(jù)只能一端操作數(shù)據(jù)只能從一端寫入，從另一端讀出存儲在內(nèi)存緩沖區(qū)，不存儲在文件系統(tǒng)中，只能用于父子進(jìn)程通信數(shù)據(jù)一旦從管道中讀走，就從管道中釋放空間二、pipe 代碼示例創(chuàng)建無名管道，其中 fd[0] 固定用于讀管道，而 fd[1] 固定用于寫管道一般文件 I/O 的函數(shù)都可以用來操作管道( lseek() 除外) 默認(rèn)情況當(dāng)管道里沒有數(shù)據(jù)時，另一個進(jìn)程調(diào)用 read(

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3dmax軟件給模型添加標(biāo)注尺寸教程_3d模型的博客_3dmax做的模型...

步驟一、使用3dmax軟件的“工具”—“測量距離”,可以測量任意位置的距離。包括模型之間的尺寸。步驟二、我們可以看到使用3dmax軟件測量距離工具后的模型尺寸結(jié)果。接下來我們需要將尺寸數(shù)據(jù)添加標(biāo)注到模型上。

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Rhino5曲面造型插件Autodesk T-Splines v4.0.r11183_rrjjzzyy00的博客...

Rhino5曲面造型插件Autodesk T-Splines v4.0.r11183 Autodesk T-Splines結(jié)合了Nurbs和細(xì)分表面建模技術(shù)的特點,雖然和Nurbs很相似,不過它極大地減少了模型表面上的控制點數(shù)目,可以進(jìn)行局部細(xì)分和合并兩個Nurbs面片等操作,使你的建模操作...

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Go語言并發(fā)模型：像Unix Pipe那樣使用channel

簡介 Go語言的并發(fā)原語允許開發(fā)者以類似于 Unix Pipe 的方式構(gòu)建數(shù)據(jù)流水線 (data pipelines)，數(shù)據(jù)流水線能夠高效地利用 I/O和多核 CPU 的優(yōu)勢。本文要講的就是一些使用流水線的一些例子，流水線的錯誤處理也是本文的重點。閱讀建議數(shù)據(jù)流水線充分利用了多核特性，代碼層面是基于 channel 類型和 go ...

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pipe建模工具使用_PDMS進(jìn)行管道建模的一些方法及操作技巧，快來Get！

2.通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)多專業(yè)實時協(xié)同設(shè)計、真實的現(xiàn)場環(huán)境，多個專業(yè)組可以協(xié)同設(shè)計以建立一個詳細(xì)的3D數(shù)字工廠模型，每個設(shè)計者在設(shè)計過程中都可以隨時查看其它設(shè)計者正在干什么；3.交互設(shè)計過程中，實時三維碰撞檢查，PDMS能自動地在元件和各專業(yè)設(shè)計之間進(jìn)行碰撞檢查，在整體上保證設(shè)計結(jié)果的準(zhǔn)確性；4.擁有獨立的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，元件和設(shè)備信息全部可以存儲在參數(shù)化的元件庫和設(shè)備庫中，不依賴第三方數(shù)據(jù)庫；5.開放的開發(fā)...

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8款超級好用的3D建模軟件上下篇_李旭me的博客_3d建模軟件

Rhino,又稱犀牛,是由美國Robert McNeel公司于1998年推出的一款基于NURBS為主三維建模軟件。功能齊全、價格實惠、對用戶友好,很多中小工作室都在使用Rhino來設(shè)計產(chǎn)品。作為近年來在工業(yè)、建筑等領(lǐng)域最流行的軟件,Rhino的建模思路十分自由,但...

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淺談管道模型(Pipeline)

本篇和大家談?wù)勔环N通用的設(shè)計與處理模型——Pipeline（管道）。 Pipeline簡介 Pipeline模型最早被使用在Unix操作系統(tǒng)中。據(jù)稱，如果說Unix是計算機(jī)文明中最偉大的發(fā)明，那么，Unix下的Pipe管道就是跟隨Unix所帶來的另一個偉大的發(fā)明【1】。我認(rèn)為管道的出現(xiàn)，所要解決的問題，還是軟件設(shè)計中老生常談的設(shè)計目標(biāo)——高內(nèi)聚，低耦合。它以一種“鏈?zhǔn)侥Ｐ汀眮泶硬煌某绦蚧蛘卟煌?..

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pipe建模工具使用_GraphPipe

軟件簡介GraphPipe 是甲骨文開源的通用深度學(xué)習(xí)模型部署框架。官方對 GraphPipe的定義為，這是一種協(xié)議和軟件集合，旨在簡化機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署并將其與特定于框架的模型實現(xiàn)分離。甲骨文表示，這一新工具可提供跨深度學(xué)習(xí)框架的模型通用 API、開箱即用的部署方案以及強(qiáng)大的性能。GraphPipe 為在網(wǎng)絡(luò)上傳遞張量數(shù)據(jù)(tensordata)提供了一個標(biāo)準(zhǔn)、高性能的協(xié)議，以及提供了客戶端和服務(wù)...

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Select模型（PIPE）

Lin中的函數(shù)select和poll用來，支持Unix中I/O復(fù)用的功能，在Unix中I/O模型可以分為以一幾種：（1）阻塞I/O （2）非阻塞I/O （3）I/O復(fù)用（select和poll）（4）信號驅(qū)動I/O(SIGIO) （5）異步I/O 其中，現(xiàn)在比較流行的I/O模型是阻塞I/O模型.阻塞I/O是當(dāng)應(yīng)用程序和內(nèi)核交換數(shù)據(jù)時，由于內(nèi)核還沒有準(zhǔn)備

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深入理解PIPE

轉(zhuǎn)載：在linux中要進(jìn)行進(jìn)程間通信有多種方法：pipe、fifo、共享內(nèi)存，信號量，消息隊列，共享文件等等。其中pipe和fifo 使用最廣泛，二者的區(qū)別為pipe為匿名管道，只能用在有父子關(guān)系的進(jìn)程間通信，而fifo可以通過文件系統(tǒng)中的一個文件取得，所以不受上述限制。作為父子進(jìn)程間通信的通道，pipe同樣可以看作是一個先進(jìn)先出的

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最新發(fā)布 HQoS配置學(xué)習(xí)

傳統(tǒng)的QoS基于端口進(jìn)行流量調(diào)度，無法區(qū)分用戶和用戶不同的業(yè)務(wù)。HQoS可以針對每個用戶的業(yè)務(wù)流進(jìn)行隊列調(diào)度。

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犀牛重建曲面_犀牛建模常用命令及思路分析

犀牛建模常用命令及思路分析對于新手剛接觸犀牛建模的軟件都是比較懵懂，有許多的細(xì)節(jié)都不太了解，所以需要許多資料和教程來教新手學(xué)會這些技能，從建模到渲染這些步驟，好的技術(shù)都是不斷操練才有所效果的，一起來看看給新人的犀牛建模常用技巧！首先我們大家要對視圖進(jìn)行認(rèn)識了解視圖一般默認(rèn)為四個視圖(正視圖、頂視圖、透視圖、右視圖)也可以根據(jù)自己的需求更改添加視圖點擊視圖名稱右鍵里面可以根據(jù)自己的需要更改視圖的模式...

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Linux網(wǎng)絡(luò)編程 - 在服務(wù)器端運用進(jìn)程間通信之管道(pipe)

本文主要講解進(jìn)程間通信之一的管道（匿名管道）方式，討論Linux系統(tǒng)中管道的工作原理及其使用方法，并將管道機(jī)制運用在Linux網(wǎng)絡(luò)編程之中。

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熱門推薦 Linux進(jìn)程間通信分類以及 pipe的原理實現(xiàn)

一個大型的應(yīng)用系統(tǒng)，往往需要眾多進(jìn)程協(xié)作，進(jìn)程（Linux進(jìn)程概念見附1）間通信的重要性顯而易見。本系列文章闡述了Linux環(huán)境下的幾種

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Rhino顯示左邊的工具欄

步驟頂部菜單“工具” “選項” 左邊的“Rhino選項” 展開“工具列” “大小和型式” 勾選“顯示邊欄” 確定

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pipe建模工具使用_pipe4.3 petri網(wǎng)軟件

【實例簡介】petri網(wǎng)建模工具pipe4.3，需要先配置java環(huán)境【實例截圖】【核心代碼】PIPEv4.3.0├── __MACOSX│ └── PIPEv4.3.0└── PIPEv4.3.0├── launch.bat├── launch.sh├── Pipe│ ├── cfg│ │ ├── classification.properties│ │ ├── comp...

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7分鐘學(xué)會匿名管道pipe()的使用（內(nèi)附完整代碼測試）

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細(xì)分曲面—增加細(xì)分曲面對象

NURBS是大部分三維軟件支持的一種優(yōu)秀的建模方式，它能很好的控制物體表面的曲線度，從而創(chuàng)建出更逼真、更生動的造型。NURBS是非均勻有理樣條曲線的縮寫。 Cinema 4D提供的NURBS建模方式分為細(xì)分曲面、擠壓、旋轉(zhuǎn)、放樣、掃描和貝塞爾6種。細(xì)分曲面：擠壓旋轉(zhuǎn) 放樣掃描貝塞爾 ...

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Rhino 6 偏移曲面選項有很多玄機(jī)

Rhino 6 偏移曲面選項要打開圓角選項偏移的曲面就是一個整體。倒角可以選擇兩面的一面曲線來倒角。

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linux下面的pipe命令

pipe命令在linux shell中是很重要的概念管道pipe，意思是上一次命令的輸出是下一個命令的輸入，但是，我們知道，一個命令的輸出，是沒有固定格式的如ls -l一樣，輸出的是大段大大段的數(shù)據(jù)，那么我們怎么把這些數(shù)據(jù)格式化成為我們下一個命令能用的呢？這就要用linux下面的一些管道命令了；1）cut： cut －d “分隔符” －f "區(qū)快" －c "字符界限" 如： cut /et

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rhino細(xì)分工具講解

pipe建模工具使用

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2019年十大最佳深度學(xué)習(xí)框架

作者 | Python語音識別

來源 | 濤哥聊Python

雖然我們大多數(shù)人都驚嘆為什么DL這么好？在使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時，它在準(zhǔn)確性方面非常出色。近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，出現(xiàn)了很多深度學(xué)習(xí)的框架，這些框架各有所長，各具特色。下面將為大家介紹2019年最受歡迎的十大深度學(xué)習(xí)框架。

TensorFlow

谷歌的Tensorflow可以說是當(dāng)今最受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他許多知名品牌都在使用。TF是目前深度學(xué)習(xí)的主流框架，Tensorflow主要特性：

TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多種編程語言。 TF不僅擁有強(qiáng)大的計算集群，還可以在iOS和Android等移動平臺上運行模型。 TF編程入門難度較大。初學(xué)者需要仔細(xì)考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，正確評估輸入和輸出數(shù)據(jù)的維度和數(shù)量。 TF使用靜態(tài)計算圖進(jìn)行操作。也就是說我們需要先定義圖形，然后運行計算，如果我們需要對架構(gòu)進(jìn)行更改，我們會重新訓(xùn)練模型。選擇這樣的方法是為了提高效率，但是許多現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具能夠在學(xué)習(xí)過程中考慮改進(jìn)而不會顯著降低學(xué)習(xí)速度。在這方面，TensorFlow的主要競爭對手是PyTorch 。

TensorFlow優(yōu)點：

它非常適合創(chuàng)建和試驗深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，便于數(shù)據(jù)集成，如輸入圖形，SQL表和圖像。它得到谷歌的支持，這就說明該模型短期內(nèi)不會被拋棄，因此值得投入時間來學(xué)習(xí)它。 PyTorch

Tensorflow之后用于深度學(xué)習(xí)的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook開發(fā)的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。

PyTorch基本特性：

與TensorFlow不同，PyTorch庫使用動態(tài)更新的圖形進(jìn)行操作。這意味著它可以在流程中更改體系結(jié)構(gòu)。在PyTorch中，您可以使用標(biāo)準(zhǔn)調(diào)試器，例如pdb或PyCharm。

PyTorch優(yōu)點：

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程簡單明了。同時，PyTorch支持?jǐn)?shù)據(jù)并行和分布式學(xué)習(xí)模型，并且還包含許多預(yù)先訓(xùn)練的模型。 PyTorch更適合小型項目和原型設(shè)計。 Sonnet

Sonnet深度學(xué)習(xí)框架是建立在TensorFlow的基礎(chǔ)之上。它是DeepMind用于創(chuàng)建具有復(fù)雜架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Sonnet基本特性：

面向?qū)ο蟮膸欤陂_發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）或其他機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法時更加抽象。 Sonnet的想法是構(gòu)造對應(yīng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定部分的主要Python對象。此外，這些對象獨立地連接到計算TensorFlow圖。分離創(chuàng)建對象并將其與圖形相關(guān)聯(lián)的過程簡化了高級體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計。

Sonnet優(yōu)點：

Sonnet的主要優(yōu)點是可以使用它來重現(xiàn)DeepMind論文中展示的研究，比Keras更容易，因為DeepMind論文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras

Keras是一個機(jī)器學(xué)習(xí)框架，如果您擁有大量數(shù)據(jù)和/或你想快速入門深度學(xué)習(xí)，那么Keras將非常適合學(xué)習(xí)。Keras是TensorFlow高級集成APi，可以非常方便的和TensorFlow進(jìn)行融合。這是我強(qiáng)烈推薦學(xué)習(xí)的一個庫。

Keras基本特性：

除了Tensorflow之外，Keras還是其他流行的庫（如Theano和CNTK）的高級API。在Keras中更容易創(chuàng)建大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，但Keras框架環(huán)境配置比其他底層框架要復(fù)雜一些。

Keras優(yōu)點：

對于剛剛?cè)腴T的人來說，Keras是最好的深度學(xué)習(xí)框架。它是學(xué)習(xí)和原型化簡單概念的理想選擇，可以理解各種模型和學(xué)習(xí)過程的本質(zhì)。 Keras是一個簡潔的API。可以快速幫助您創(chuàng)建應(yīng)用程序。 Keras中代碼更加可讀和簡潔。 Keras模型序列化/反序列化API，回調(diào)和使用Python生成器的數(shù)據(jù)流非常成熟。

順便說一下TensorFlow和Keras的對比：

PS：Tensorflow處于底層框架：這和MXNet，Theano和PyTorch等框架一樣。包括實現(xiàn)諸如廣義矩陣 - 矩陣乘法和諸如卷積運算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原語之類的數(shù)學(xué)運算。

Keras處于高度集成框架。雖然更容易創(chuàng)建模型，但是面對復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時可能不如TensorFlow。

MXNet

MXNet是一種高度可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)工具，可用于各種設(shè)備。雖然與TensorFlow相比，它似乎沒有被廣泛使用，但MXNet的增長可能會因為成為一個Apache項目而得到提升。

MXNet基本特性：

該框架支持多種語言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。可以在多個GPU和許多機(jī)器上非常有效地并行計算。

MXNet優(yōu)點：

支持多個GPU（具有優(yōu)化的計算和快速上下文切換）清晰且易于維護(hù)的代碼（Python，R，Scala和其他API）快速解決問題的能力（對于像我這樣的深度學(xué)習(xí)新手至關(guān)重要）

雖然它不像TF那么受歡迎，但MXNet具有詳細(xì)的文檔并且易于使用，能夠在命令式和符號式編程風(fēng)格之間進(jìn)行選擇，使其成為初學(xué)者和經(jīng)驗豐富的工程師的理想選擇。

GLUON

Gluon是一個更好的深度學(xué)習(xí)框架，可以用來創(chuàng)建復(fù)雜的模型。GLUON基本特性：

Gluon的特殊性是具有一個靈活的界面，簡化了原型設(shè)計，構(gòu)建和培訓(xùn)深度學(xué)習(xí)模型，而不會犧牲學(xué)習(xí)速度。 Gluon基于MXNet，提供簡單的API，簡化深度學(xué)習(xí)模型的創(chuàng)建。與PyTorch類似，Gluon框架支持使用動態(tài)圖表，將其與高性能MXNet相結(jié)合。從這個角度來看，Gluon看起來像是分布式計算的Keras非常有趣的替代品。

GLUON優(yōu)點：

在Gluon中，您可以使用簡單，清晰和簡潔的代碼定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它將訓(xùn)練算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合在一起，從而在不犧牲性能的情況下提供開發(fā)過程的靈活性。 Gluon可以定義動態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這意味著它們可以動態(tài)構(gòu)建，使用任何結(jié)構(gòu)，并使用Python的任何本機(jī)控制流。 SWIFT

當(dāng)你聽到Swift時，您可能會考慮iOS或MacOS的應(yīng)用程序開發(fā)。但是如果你正在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，那么你一定聽說過Swens for Tensorflow。通過直接與通用編程語言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表達(dá)更強(qiáng)大的算法。SWIFT基本特性：

可以輕松獲得可微分的自定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。下一代API 。通過實踐和研究獲得的新API更易于使用且更強(qiáng)大。在TensorFlow的基礎(chǔ)上，Swift API為您提供對所有底層TensorFlow運算符的直接調(diào)用。基于Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的編程工具提高了您的工作效率。

SWIFT優(yōu)點：

如果動態(tài)語言不適合您的任務(wù)，那么這將是一個很好的選擇。當(dāng)你訓(xùn)練運行了幾個小時，然后你的程序遇到類型錯誤，那么使用Swift，一種靜態(tài)類型語言。您將看到代碼錯誤的地方。 Chainer

直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出現(xiàn)之前，Chainer是動態(tài)計算圖或網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)先神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，它允許輸入數(shù)據(jù)長度不一致。chainer基本特性：

Chainer代碼是在Numpy和CuPy庫的基礎(chǔ)之上用純Python編寫的， Chainer是第一個使用動態(tài)架構(gòu)模型的框架。

Chainer優(yōu)點：

通過自己的基準(zhǔn)測試，Chainer明顯比其他面向Python的框架更快，TensorFlow是包含MxNet和CNTK的測試組中最慢的。比TensorFlow更好的GPU和GPU數(shù)據(jù)中心性能。最近Chainer成為GPU數(shù)據(jù)中心性能的全球冠軍。 DL4J

那些使用Java或Scala的人應(yīng)該注意DL4J（Deep Learning for Java的簡稱）。DL4J的基本特性：

DL4J中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練通過簇的迭代并行計算。該過程由Hadoop和Spark架構(gòu)支持。使用Java允許您在Android設(shè)備的程序開發(fā)周期中使用。

DL4J優(yōu)點：

如果您正在尋找一個良好的Java深度學(xué)習(xí)框架，這會是一個非常好的平臺。 ONNX

ONNX項目誕生于微軟和Facebook，旨在尋找深度學(xué)習(xí)模型呈現(xiàn)的開放格式。ONNX簡化了在人工智能的不同工作方式之間傳遞模型的過程。因此ONNX具有各種深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)點。

ONNX基本特性：

ONNX使模型能夠在一個框架中進(jìn)行訓(xùn)練并轉(zhuǎn)移到另一個框架中進(jìn)行推理。ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且還有許多其他常見框架和庫的連接器。

ONNX優(yōu)點：

對于PyTorch開發(fā)人員來說，ONNX是一個好的選擇。但是對于那些喜歡TensorFlow的人來說，Keras等可能好一點。總結(jié)

那么您應(yīng)該使用哪種深度學(xué)習(xí)框架？下面是幾點建議：

如果你剛剛開始學(xué)習(xí)，那么最好的選擇是Keras 。出于研究目的，請選擇PyTorch 。對于生產(chǎn)，您需要關(guān)注環(huán)境。因此對于Google Cloud，最好的選擇是TensorFlow ，適用于AWS - MXNet和Gluon 。 Android開發(fā)人員應(yīng)該關(guān)注D4LJ ，對于iOS來說， Core ML會破壞類似的任務(wù)范圍。最后， ONNX將幫助解決不同框架之間的交互問題。

電腦shell設(shè)置進(jìn)入硬盤

昨天修改了SELinux設(shè)置，結(jié)果導(dǎo)致系統(tǒng)重新啟動無法啟動，提示kernel panic - not syncing:Attempted to kill init。類似window的藍(lán)屏。如下圖：

幸好手里有一張redhat的系統(tǒng)安裝盤，果斷使用rescue模式解救。大致過程為加載redhat安裝盤，進(jìn)入rescue模式，按照提示用安裝盤啟動系統(tǒng)，掛載硬盤，然后進(jìn)入shell模式修改配置文件。

接下來就進(jìn)入shell了，可以修改配置文件了，然后重新啟動系統(tǒng)就可以正常啟動了。

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