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Python作为人工智能首选编程语言,随着人工智能时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功能,Python官方库里都有相应的模块进行支持,直接下载调用后,在基础库的基础上再进行开发,大大降低开发周期,避免重复造轮子,还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事,这就是为何人工智能(AI)首选Python。Th
Python作为人工智能首选编程语言,随着人工智能时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功能,Python官方库里都有相应的模块进行支持,直接下载调用后,在基础库的基础上再进行开发,大大降低开发周期,避免重复造轮子,还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事,这就是为何人工智能(AI)首选Python。Th
Python作为人工智能首选编程语言,随着人工智能时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功能,Python官方库里都有相应的模块进行支持,直接下载调用后,在基础库的基础上再进行开发,大大降低开发周期,避免重复造轮子,还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事,这就是为何人工智能(AI)首选Python。Th
使用神经网络训练,一个最大的问题就是训练速度的问题,特别是对于深度学习而言,过多的参数会消耗很多的时间,在神经网络训练过程中,运算最多的是关于矩阵的运算,这个时候就正好用到了GPU,GPU本来是用来处理图形的,但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。至今,没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系,即使是两大处理器厂家Intel和AMD,在这点上也存在着很大的争







