深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的模型部署？我們可以幫助提供端到端的解決方案，從培訓(xùn)到在線推理，特別是在培訓(xùn)平臺(tái)上，我們有自己的一體機(jī)。DGX系列有DGX-1服務(wù)器和DGX工作站系列。本系列最大的優(yōu)點(diǎn)是預(yù)裝了操作系統(tǒng)和各

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的模型部署？

我們可以幫助提供端到端的解決方案，從培訓(xùn)到在線推理，特別是在培訓(xùn)平臺(tái)上，我們有自己的一體機(jī)。DGX系列有DGX-1服務(wù)器和DGX工作站系列。本系列最大的優(yōu)點(diǎn)是預(yù)裝了操作系統(tǒng)和各種GPU優(yōu)化框架，如cafe、tensorflow等，這樣用戶部署起來(lái)會(huì)非常簡(jiǎn)單。他們只需要簡(jiǎn)單地打開(kāi)設(shè)施，選擇你使用的深度學(xué)習(xí)框架，比如cafe、tensorflow等，通過(guò)doc，他們只需要下拉框架就可以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。

在培訓(xùn)中選擇什么樣的網(wǎng)絡(luò)模式，可以根據(jù)自己的實(shí)際情況，選擇Google net、alexnet等網(wǎng)絡(luò)模式進(jìn)行一些修改，以適應(yīng)自己的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)。同時(shí)，我們需要準(zhǔn)備相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

此外，我們還提供了一個(gè)圖形培訓(xùn)平臺(tái)，稱(chēng)為基于Web UI的數(shù)字，也可以在DGX服務(wù)器上運(yùn)行。它可以通過(guò)圖形界面選擇你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和數(shù)據(jù)?？梢允褂枚鄠€(gè)GPU進(jìn)行訓(xùn)練，非常方便。培訓(xùn)過(guò)程也可以以圖形方式顯示。在培訓(xùn)方面，如果用戶對(duì)這些框架的部署不是特別熟悉，建議您使用DGX一體機(jī)進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)培訓(xùn)。對(duì)于訓(xùn)練好的模型，我們可以使用tensorrt進(jìn)行優(yōu)化并部署到不同的GPU平臺(tái)。我們可以支持嵌入式平臺(tái)digits、tspacts2、低功耗GPU P4或其他高功耗GPU等

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

如果您想用少量的代碼快速構(gòu)建和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且順序API和模型非常強(qiáng)大。而且keras的設(shè)計(jì)非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡(jiǎn)單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過(guò)程非常復(fù)雜（尤其對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，大量的記憶過(guò)程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計(jì)原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行組合。如果你只是想快速建立通用模型來(lái)實(shí)現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對(duì)較慢。如果高度包裝，上述缺點(diǎn)將更加明顯。除了一些對(duì)速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會(huì)選擇tensorflow

如果您在驗(yàn)證您的想法時(shí)，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個(gè)性空間。此外，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對(duì)網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓(xùn)練其中一個(gè)變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進(jìn)度）等等。

盡管它們都提供了深度學(xué)習(xí)模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類(lèi)型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計(jì)算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)與多個(gè)線程的相同會(huì)話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯(cuò)誤和加快操作速度。

中國(guó)多久可以寫(xiě)出一套matlab？

開(kāi)發(fā)？不可能！作為一個(gè)老it，我認(rèn)為中國(guó)的軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)寫(xiě)不出這些軟件。我肯定被打過(guò)，但我真的不會(huì)寫(xiě)字。我們來(lái)談?wù)剶?shù)學(xué)，解方程，微積分，傅立葉變換，矩陣變換。。。

這些數(shù)學(xué)模型需要通過(guò)編程來(lái)解決。30年前，醫(yī)生們編寫(xiě)了自己的程序。數(shù)完之后，他們看了看數(shù)據(jù)，不知道結(jié)果是否正確，因?yàn)樗麄儧](méi)有核實(shí)。然后他們做實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證。