深度学习框架功能交流,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习框架功能交流的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习框架功能交流的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何看待2020年3月28日华为开源的深度学习框架MindSpore？
2. 英特尔大数据深度学习框架BigDL是个什么东西？
3. tx2使用的深度学习框架是什么？
4. 想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？

如何看待2020年3月28日华为开源的深度学习框架MindSpore？

感谢邀请，我来谈谈我的看法。

华为本次发布的 AI 全栈式解决方案，让这家公司成为目前全球唯一提供 AI 全栈软件和系列化芯片的提供商。同时，华为还提供了一套与之配套的统一开发框架。

华为 AI 发展战略

AI 是基础生产力，这个观点是华为通过自身的实践总结出的经验，现在华为希望把提升自身生产力的技术开放出来，供所有人使用。「自 2017 年起，华为就确定了构建万物互联的愿景，」华为轮值董事长徐直军表示。「为此，华为制定了 AI 发展战略。如同工业化革命期间的电力和铁路一样，人工智能是 21 世纪的新通用目的技术。

华为认为，人工智能带来的改变将涉及所有行业，包括交通、教育、医疗和金融。而人工智能引发的变革才刚刚开始，目前我们正处在 AI 应用与社会环境相互碰撞的时期。在研究层面，2017 年全球发表的机器学习论文数量已经达到了 2 万余篇，目标检测、机器翻译的性能超越人类；而另一方面，只有约 4% 的企业已经投资或部署了 AI 技术，5% 的高等教育机构使用了 AI 等等，这反映出应用层面的冷静。现阶段，这种研究与应用之间的落差令人欣喜，同时选择解决正确的问题是最重要的任务。

徐直军表示，为了弥合这种研究与应用之间的差距，AI 需要以下三大改变：

英特尔大数据深度学习框架BigDL是个什么东西？

BigDL是基于Apache Spark的一个开源分布式深度学习框架，英特尔于2016年12月对外正式发布。目的是让深度学习和大数据平台能够无缝、非常容易地结合在一起，使得深度学习更易于被大数据的社区和数据科学的社区使用。这款产品主要面向使用Hadoop进行大数据的存储和分析处理的用户。它们在Hadoop上有过较大投入，拥有大量数据集存储在Hadoop集群中。之前，如果想利用数据进行深度学习的训练，通常的做法是把这些数据导出，然后进行处理。这个过程耗时而且投资不小，BigDL的目的就是让这些用户可以直接在Hadoop平台上进行深度学习的训练。

除了成本节省之外，BigDL的另一个特点是可以大大降低Hadoop用户的AI学习成本，比如，通过重用Hadoop平台上的现有大数据工具和流程，包括工作流的管理、资源管理等，这样可以大大提高用户深度学习应用的开发效率以及应用部署的效率。

BigDL于2016年12月在GitHub上发布了第一个版本后，在接下来差不多一年多的时间发布了四个主版本。其中除英特尔外，BigDL也收到众多社区用户的代码贡献，比如阿里巴巴等等。而在用户方面，目前，BigDL四个版本都有用户在使用，遍布很多行业用户，也不乏知名用户。比如在国外有AWS、Azure、IBM、MasterCard，在国内有阿里巴巴、京东、金山云等。

本回答来自科技行者团队邹大斌

tx2使用的深度学习框架是什么？

!TX2使用的深度学习框架是NVIDIA的TensorRT，它是一个用于优化深度学习推断的高性能推理引擎。TensorRT支持各种深度学习框架，包括TensorFlow、Caffe、ONNX等，能够将深度学习模型进行优化和加速，以提高推理的速度和效率。TX2利用TensorRT可以实现在边缘设备上进行快速和高效的深度学习推理，使其在视觉识别、自动驾驶、智能监控等领域有着广泛的应用。TensorRT的强大性能使得TX2成为一个强大的深度学习推理平台。

tx2使用的深度学习框架是NVIDIA的深度学习软件开发工具包（CUDA Toolkit）和TensorRT。CUDA Toolkit是一种针对NVIDIA GPU的并行[_a***_]平台和编程模型，它支持深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。而TensorRT是NVIDIA推出的针对深度学习推理（inference）的高性能推理引擎，它可以加速神经网络的推理过程，提高推理效率。这两个框架可以有效地配合使用，为tx2提供强大的深度学习能力，并且提高了模型的性能和效率。

这个设备没有具体的学习框架啊，看你自己喜欢什么样子的学习框架，目前主要是tensorflow和pytorch为主，该设备上有系统，安装完系统后可以在此基础上安装

TX2使用的深度学习框架主要是TensorFlow。在TensorFlow的安装过程中，需要用到CUDA和cuDNN。对于Ubuntu 16.04 64-bit系统，需要安装CUDA 8.0和cuDNN 5.1.10。同时，为了解决在TensorFlow编译时可能出现的内存不足问题，可以设置虚拟内存。此外，也有人通过创建Swap交换区来增加可用内存。
请注意，虽然TensorFlow是目前应用最广泛的深度学习框架，但也有其他框架如PyTorch、Keras等在深度学习领域也有着广泛的应用。

想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？

如果仅仅是TensorFlow和Caffe的话，可以在Windows上开发。

TensorFlow的Windows支持挺不错的。

比如，在Windows上安装TensorFlow只需一个命令（***定你的机器配置好了显卡相关驱动、CUDA等，还有Python环境）：

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

简单吧？

Caffe对Windows的支持没有TensorFlow好，还属于社区支持。

具体安装方法可以参考Caffe官方GitHub仓库的Windows分支。有适配Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5/2.7的编译好的二进制文件下载。

***s://github***/BVLC/caffe/tree/windows

当然，还是有些框架对Windows支持很差或者干脆没有支持。所以基于Linux开发也不错。

我建议你直接用就是了，不用先去学Linux。今时今日，像Ubuntu这样的发行版，基本上已经接近开箱即用的程度（注意，仅限于开发方面）。

到此，以上就是小编对于深度学习框架功能交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架功能交流的4点解答对大家有用。

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