視頻剪輯，Python跑數(shù)據(jù)，diy電腦組裝怎么配置？不太多，主要解決Python運行數(shù)據(jù)的問題，就是運行什么規(guī)模的數(shù)據(jù)。它是機器學習、Pytork、TF模型的數(shù)據(jù)集嗎？建議使用GPU解決墻體開裂問題

視頻剪輯，Python跑數(shù)據(jù)，diy電腦組裝怎么配置？

不太多，主要解決Python運行數(shù)據(jù)的問題，就是運行什么規(guī)模的數(shù)據(jù)。它是機器學習、Pytork、TF模型的數(shù)據(jù)集嗎？建議使用GPU解決墻體開裂問題。必須這樣做。據(jù)說GPU大約是CPU的30-50倍。

我什么都不知道。

面對Tensorflow，為何我選擇PyTorch？

讓我們從Python的缺點開始。python自發(fā)布以來，在學術(shù)界實際生產(chǎn)中的應用比工業(yè)界多，主要原因是它不夠成熟，很多接口不穩(wěn)定，綜合性不夠。Tensorflow仍有許多Python不支持的功能，如快速傅立葉變換，但隨著Python的發(fā)展，這一缺點將逐漸減少。另外，與tensorflow的靜態(tài)圖相比，tensorflow的靜態(tài)圖很容易部署到任何地方（這比許多框架都要好得多），Python的深度學習框架比Python更先進，部署到其他產(chǎn)品上會非常不方便。

優(yōu)勢從一開始就有。盡管tensorflow自2015年發(fā)布以來受到了許多方面的青睞，比如theano，但tensorflow使用的是靜態(tài)計算圖。對于新手來說，有太多的新概念需要學習。因此，無論如何開始或構(gòu)建，使用tensorflow都比python更困難。2017年，Python被團隊開放源碼的一個主要原因是更容易構(gòu)建深度學習模型，這使得Python發(fā)展非常迅速。在數(shù)據(jù)加載方面，Python用于加載數(shù)據(jù)的API簡單高效。它的面向?qū)ο驛PI來自于porch（這也是keras的設計起源），它比tensorflow的困難API友好得多。用戶可以專注于實現(xiàn)自己的想法，而不是被框架本身所束縛。

在速度方面，python不會為了靈活性而放棄速度。雖然運行速度與程序員的水平密切相關(guān)，但在相同的情況下，它可能比其他框架更好。另外，如果追求自定義擴展，python也會是首選，因為雖然兩者的構(gòu)造和綁定有一些相似之處，但tensorflow在擴展中需要大量的模板代碼，而只有接口和實現(xiàn)是python編寫的。

在PyTorch中創(chuàng)建深度學習數(shù)據(jù)集的教程有哪些？

數(shù)據(jù)集是否已收集？

為問題建模并用數(shù)據(jù)訓練模型。